Мастер-класс по работе с геоданными «Кто хочет стать геосайентистом», часть 2

Артем Каледин и Елизавета Печенкина возвращаются со второй частью МК по геоданным, который рассказывали в прошлом году.

В этот раз коллеги разберут два практических кейса:
🔴Анализ треков движения с помощью библиотеки Moving Pandas: как очищать данные от выбросов, выявлять аномалии и применять это в аналитике.
🔴Оптимальное размещение объектов с помощью полигона Вороного и гравитационной модели: как прогнозировать потоки клиентов и выбирать лучшие локации для бизнеса.

В программе мастер-класса:
🔴анализ пространственных данных и работа с геообъектами
🔴построение траекторий и выявление аномалий
🔴методы определения зон влияния объектов
🔴расчет доступности и потенциала новых локаций
🔴визуализация геоданных
🔴возможность попробовать 9 библиотек (Moving Pandas, Geopandas, Shapely, Folium, Scipy.spatial, NetworkX, OSMnx, H3, Statsmodels и другие)

📍 Если ты еще читаешь — ты явно наш человек.

👉 Переходи на сайт, изучай программу и приходи на AiConf X 26 сентября — будем во всем разбираться вместе. Напоминаем, что 1 сентября цены вырастут.

💬 Подписаться на AiConf X

📌Делимся записями докладов с AiConf 2024

Но предупреждаем, это лишь верхушка айсберга. Тут не хватает еще пары десятков докладов, нетворкинга, вопросов тет-а-тет, нашего фирменного квиза и афтепати.

🔴Устройство и перспективы использования ML-компиляторов, Виталий Шутов (ВКонтакте).

Доклад охватывает эволюцию компиляторов машинного обучения от Theano до современных решений. Рассматриваются ключевые технологии: MLIR, XLA и IREE. А именно — конкретные примеры оптимизаций, перспективы и текущие исследования в области ML-компиляторов.

🔴Как ML помогает производить лекарства, Владислав Маслов, Василий Вологдин (BIOCAD).

Устали от RecSys и NLP? Послушайте, как машинное обучение трансформирует сферу фармацевтики и ускоряет разработку лекарств! Доклад особенно хорош обзором разных направлений: это и лабораторные исследования, и производство, клинические и доклинические исследования, бэк-офис…

🔴Фреймворк прикладных инструментов для анализа данных на основе каузальных моделей, Ирина Деева (Университет ИТМО).

Causal ML — сложная тема, под которую необходимы специальные библиотеки для моделирования и анализа данных. Ирина рассказала про свою новую библиотеку, в которой вместе с коллегами собрала все необходимые инструменты, и как она работает по сравнению с существующими решениями.

В этот раз на AiConf Х вас ждет 19 докладов (5 тематических секций), 4 воркшопа, 3 панельных дискуссии и еще много всего, что пока держим в секрете.

Давайте с нами обсуждать дорогое железо, качество и безопасность LLM-решений и Copilot-ассистентов для разработчиков? Программа и билеты — на сайте. Успейте присоединиться до повышения цен 1 сентября!

🔥 — лечу смотреть!
👍 — сохранил(-а), посмотрю на выходных
❤️ — жду AiConf Х

💬 Подписаться на AiConf X