☕ Random ML Coffee — крутой шанс завести полезные знакомства, ведь участники конференции приходят сюда не только за хардовыми докладами, но и за нетворкингом. Вы можете написать им и организовать совместную встречу.
😉 Не стесняйтесь, стучитесь в личку в нашем боте
😉 Не стесняйтесь, стучитесь в личку в нашем боте
В 11:10 стартуют следующие доклады и мастер-класс:
🔹Зал «Сфера». Kolmogorov Arnold Networks: новая архитектура нейронных сетей. Павел Плюснин (Т-Банк)
В докладе подробно рассматривается новый подход в нейронных сетях, а также его приложения в сравнении с современными доминирующими подходами на основе сверток (в случае CV) и трансформернов (в части NLP). Отдельно рассматриваются особенности реализации вычислений KAN на CPU и GPU.
🔹Зал «Полусфера». Виртуальная примерка одежды для кабинета мерчанта. Арнольд Сааков и Роман Лисов (ecom.tech)
Хотите примерять одежду, не выходя из дома? Нейросети активно врываются в сферу виртуальных примерочных! В докладе будут представлены практические особенности применения ML в области, будет интересно!
🔹Зал «Аудитория 1». Less is more: как уменьшить отправку пушей и вырастить DAU. Дарья Никанорова (AI VK)
В своем докладе Дарья делится трудностями работы с рассылками, про сложность оценки изменений и тем, как перейти от наивного подхода к более продвинутому. Даша расскажет про то, как получилось преодолеть эти челленджи в Одноклассниках и улучшить бизнес-метрики.
🔹 Зал «Пресс-центр». Мастер-класс «Получение высококачественных данных для обучения ИИ-моделей». Олег Секачев (Яндекс)
Если вам предстоит собирать много данных с помощью людей, а раньше вы такую разметку не организовывали, то воркшоп строго рекомендован к посещению. Там вы узнаете, как разметчики косячат, как они жульничают и что со всем этим делать вам как заказчику разметки.
🔹Зал «Сфера». Kolmogorov Arnold Networks: новая архитектура нейронных сетей. Павел Плюснин (Т-Банк)
В докладе подробно рассматривается новый подход в нейронных сетях, а также его приложения в сравнении с современными доминирующими подходами на основе сверток (в случае CV) и трансформернов (в части NLP). Отдельно рассматриваются особенности реализации вычислений KAN на CPU и GPU.
🔹Зал «Полусфера». Виртуальная примерка одежды для кабинета мерчанта. Арнольд Сааков и Роман Лисов (ecom.tech)
Хотите примерять одежду, не выходя из дома? Нейросети активно врываются в сферу виртуальных примерочных! В докладе будут представлены практические особенности применения ML в области, будет интересно!
🔹Зал «Аудитория 1». Less is more: как уменьшить отправку пушей и вырастить DAU. Дарья Никанорова (AI VK)
В своем докладе Дарья делится трудностями работы с рассылками, про сложность оценки изменений и тем, как перейти от наивного подхода к более продвинутому. Даша расскажет про то, как получилось преодолеть эти челленджи в Одноклассниках и улучшить бизнес-метрики.
🔹 Зал «Пресс-центр». Мастер-класс «Получение высококачественных данных для обучения ИИ-моделей». Олег Секачев (Яндекс)
Если вам предстоит собирать много данных с помощью людей, а раньше вы такую разметку не организовывали, то воркшоп строго рекомендован к посещению. Там вы узнаете, как разметчики косячат, как они жульничают и что со всем этим делать вам как заказчику разметки.
👍1
Друзья, в течение дня не забывайте делать перерывы на кофе-брейки 🙌
Вас ждёт разнообразное меню, в свободном доступе 😉
Помимо кофе-брейков, конечно, приходите на сытные обеды 😎
Вас ждёт разнообразное меню, в свободном доступе 😉
Помимо кофе-брейков, конечно, приходите на сытные обеды 😎
😋 За вкуснейшими смузи приходите на смузи-станцию, которая находится около демосцены и зоны обедов
Следующие доклады ждут вас в 12:20
🔹Зал «Сфера». MERA.Text.v.1.2.0. Что под капотом нового релиза? Алена Феногенова (SberDevices)
Разработка метрик качества для продукта, где используется машинное обучение, всегда была интересной и непростой задачей. Разработка бенчмарка для LLM — задача особенно сложная из-за сложности измеряемого объекта. Алёна поделится тем, как эту задачу решили в MERA.
🔹Зал «Полусфера». Система управления процессом окомкования железорудных окатышей. Андрей Голов (Северсталь Диджитал)
Чугун, бентонит, шихта, окатыш... Технологи, операторы, датчики...
Все мы наслышаны об успехах ML в финансах, маркетинге и e-com. Но тяжелая промышленность — это другая вселенная. Доклад от сталелитейной компании окунает в нюансы реальных физических процессов. И знакомит с парой новых слов 😎
🔹Зал «Аудитория 1». AutoFE-сапёр: укрощаем взрыв размерности в автоматической генерации признаков. Валерия Дымбицкая (Upgini)
Есть проблемы модные, а есть постоянные. Генерация и отбор признаков на табличных данных — одна из последних. Приходите узнать, как при помощи ML и эвристик можно сократить количество потенциальных фич еще ДО их расчета.
🔹 Зал «Пресс-центр». Продолжение мастер-класса «Получение высококачественных данных для обучения ИИ-моделей». Олег Секачев (Яндекс)
Если вам предстоит собирать много данных с помощью людей, а раньше вы такую разметку не организовывали, то воркшоп строго рекомендован к посещению. Там вы узнаете, как разметчики косячат, как они жульничают и что со всем этим делать вам как заказчику разметки.
🔹Зал «Сфера». MERA.Text.v.1.2.0. Что под капотом нового релиза? Алена Феногенова (SberDevices)
Разработка метрик качества для продукта, где используется машинное обучение, всегда была интересной и непростой задачей. Разработка бенчмарка для LLM — задача особенно сложная из-за сложности измеряемого объекта. Алёна поделится тем, как эту задачу решили в MERA.
🔹Зал «Полусфера». Система управления процессом окомкования железорудных окатышей. Андрей Голов (Северсталь Диджитал)
Чугун, бентонит, шихта, окатыш... Технологи, операторы, датчики...
Все мы наслышаны об успехах ML в финансах, маркетинге и e-com. Но тяжелая промышленность — это другая вселенная. Доклад от сталелитейной компании окунает в нюансы реальных физических процессов. И знакомит с парой новых слов 😎
🔹Зал «Аудитория 1». AutoFE-сапёр: укрощаем взрыв размерности в автоматической генерации признаков. Валерия Дымбицкая (Upgini)
Есть проблемы модные, а есть постоянные. Генерация и отбор признаков на табличных данных — одна из последних. Приходите узнать, как при помощи ML и эвристик можно сократить количество потенциальных фич еще ДО их расчета.
🔹 Зал «Пресс-центр». Продолжение мастер-класса «Получение высококачественных данных для обучения ИИ-моделей». Олег Секачев (Яндекс)
Если вам предстоит собирать много данных с помощью людей, а раньше вы такую разметку не организовывали, то воркшоп строго рекомендован к посещению. Там вы узнаете, как разметчики косячат, как они жульничают и что со всем этим делать вам как заказчику разметки.
Дорогие участники конференции, каждый из вас может заработать уникальный приз — кастомную матрешку. Этот приз будет символизировать ваш личный вклад в развитие AiConf 🔥
Как участник влияет на конференцию? Он дополняет выступление спикера своими вопросами. Задавайте вопросы после докладов, и за самый интересный вопрос мы и подарим одну из наших матрёшек. Выбирая самый интересный, учтем вопросы и от онлайн-участников.
Для каждой конференции мы будем готовить новый дизайн матрешки. Так что вы сможете собрать целую коллекцию!
Будьте активны, задавайте вопросы спикерам и получайте сувениры для своей коллекции 😎
Как участник влияет на конференцию? Он дополняет выступление спикера своими вопросами. Задавайте вопросы после докладов, и за самый интересный вопрос мы и подарим одну из наших матрёшек. Выбирая самый интересный, учтем вопросы и от онлайн-участников.
Для каждой конференции мы будем готовить новый дизайн матрешки. Так что вы сможете собрать целую коллекцию!
Будьте активны, задавайте вопросы спикерам и получайте сувениры для своей коллекции 😎
На случай, если вам нужно будет поработать в спокойной обстановке, на площадке есть коворкинг 🙌
💥 Участвуйте в нашем Data Science-квизе, проверьте свои знания и навыки!
Это интеллектуальное соревнование, где вы сможете продемонстрировать свои знания в области анализа данных, машинного обучения, статистики и других аспектов Data Science. Вас ждут интересные вопросы, увлекательные задачи и возможность проявить себя 😎
✅ Регистрируйтесь, пожалуйста, заранее около демо-сцены и зоны обедов у хэлптим.
Участвуют 10 команд по 6 человек.
Начало сегодня в 18:00
Это интеллектуальное соревнование, где вы сможете продемонстрировать свои знания в области анализа данных, машинного обучения, статистики и других аспектов Data Science. Вас ждут интересные вопросы, увлекательные задачи и возможность проявить себя 😎
✅ Регистрируйтесь, пожалуйста, заранее около демо-сцены и зоны обедов у хэлптим.
Участвуют 10 команд по 6 человек.
Начало сегодня в 18:00
👍2
Программа докладов, которые стартуют в 13:30
🔹Зал «Сфера». Обзор уязвимостей и техник защиты для LLM. Евгений Кокуйкин (Raft)
LLM активно захватывают нашу жизнь, но все еще подвержены разным атакам. Евгений расскажет о способах атак на LLM, а также про техники защиты от этих атак. После доклада слушатели смогут повысить навыки защиты ИИ-приложений перед выводом в прод.
🔹Зал «Полусфера». Эволюция отбора кандидатов в системе товарных рекомендаций Ozon. Александр Краснов (Ozon)
Оzon — один из крупнейших развивающихся маркетплейсов. Как устроены рекомендации там? Докладчики расскажут подробно про свой подход segment2item, который обобщает подходы к генерации кандидатов. Это не user2item или item2item, а именно segment2item. Это работает, будут примеры и результаты А/В.
🔹Зал «Аудитория 1». Как мы делаем прагматичный поиск и Q&A без LLM. Вадим Захаров (билайн)
Без LLM, но с LLM. Приходите узнать, как билайн улучшил self-service-процесс решения IТ-проблем с помощью Extractive QA: теперь в ответ на поисковый запрос сотрудники получают не только список релевантных шаблонов IТ-обращений, но и конкретные решения из базы знаний.
🔹 Зал «Пресс-центр». Продолжение мастер-класса «Получение высококачественных данных для обучения ИИ-моделей». Олег Секачев (Яндекс)
Если вам предстоит собирать много данных с помощью людей, а раньше вы такую разметку не организовывали, то воркшоп строго рекомендован к посещению. Там вы узнаете, как разметчики косячат, как они жульничают и что со всем этим делать вам как заказчику разметки.
🔹Зал «Сфера». Обзор уязвимостей и техник защиты для LLM. Евгений Кокуйкин (Raft)
LLM активно захватывают нашу жизнь, но все еще подвержены разным атакам. Евгений расскажет о способах атак на LLM, а также про техники защиты от этих атак. После доклада слушатели смогут повысить навыки защиты ИИ-приложений перед выводом в прод.
🔹Зал «Полусфера». Эволюция отбора кандидатов в системе товарных рекомендаций Ozon. Александр Краснов (Ozon)
Оzon — один из крупнейших развивающихся маркетплейсов. Как устроены рекомендации там? Докладчики расскажут подробно про свой подход segment2item, который обобщает подходы к генерации кандидатов. Это не user2item или item2item, а именно segment2item. Это работает, будут примеры и результаты А/В.
🔹Зал «Аудитория 1». Как мы делаем прагматичный поиск и Q&A без LLM. Вадим Захаров (билайн)
Без LLM, но с LLM. Приходите узнать, как билайн улучшил self-service-процесс решения IТ-проблем с помощью Extractive QA: теперь в ответ на поисковый запрос сотрудники получают не только список релевантных шаблонов IТ-обращений, но и конкретные решения из базы знаний.
🔹 Зал «Пресс-центр». Продолжение мастер-класса «Получение высококачественных данных для обучения ИИ-моделей». Олег Секачев (Яндекс)
Если вам предстоит собирать много данных с помощью людей, а раньше вы такую разметку не организовывали, то воркшоп строго рекомендован к посещению. Там вы узнаете, как разметчики косячат, как они жульничают и что со всем этим делать вам как заказчику разметки.
Онтико AI Музыка — это уникальная активность, где посоревнуются искусственный и естественный интеллект.
👤 Разве робот может написать симфонию?!
🤖 А ты можешь?
На выбор участников можно будет выбрать несколько активностей:
- генерация музыки с помощью ИИ, лучшие треки будут играть на афтепати
- отличить сгенерированную музыку от созданной человеком
- перевод аудио в ноты с помощью ИИ (следуя инструкции, вы можете трансформировать свой аудио-файл в ноты)
На стенде Онтико AI Музыка участников будет ждать Захар @varfolomeefff — разработчик ИИ в музыке. На работе делает модель для генерации музыки, а в своем стартапе делает модель для извлечения нот из аудио. Также Захар выступает на конференциях и в вузах.
Обязательно приходите, будет интересно!
👤 Разве робот может написать симфонию?!
🤖 А ты можешь?
На выбор участников можно будет выбрать несколько активностей:
- генерация музыки с помощью ИИ, лучшие треки будут играть на афтепати
- отличить сгенерированную музыку от созданной человеком
- перевод аудио в ноты с помощью ИИ (следуя инструкции, вы можете трансформировать свой аудио-файл в ноты)
На стенде Онтико AI Музыка участников будет ждать Захар @varfolomeefff — разработчик ИИ в музыке. На работе делает модель для генерации музыки, а в своем стартапе делает модель для извлечения нот из аудио. Также Захар выступает на конференциях и в вузах.
Обязательно приходите, будет интересно!