Parsing Conf

—————————————————————————
Дата: 27 апреля
Время: 20-00 по Москве
—————————————————————————


1. @ziflex. "Библиотека ferret. Обзор. Рассказ автора"
2. @Bundleman. "Еще одна архитектура системы мониторинга цен и место библиотеки ferret в ней"
3. @roman_kucev. "Как собрать датасет для аутентификации человека по лицу через Толоку."

Мероприятие бесплатное
Онлайн

Samsung Innovation Campus - AI Lectorium
youtube.com/playlist?list=PLJEYfuHbcEIB-DdeoWaQ6Bzt0903kbmWK

Внезапно обнаружил много лекций от московского Samsung AI Center. Уроверь скорее advanced и ожидает, что вы уже хорошо знакомы с нейростеками. По большей части лекции ближе по тематике к CV, но есть и более общие темы: например о том, как ускорять инференс и ставить эксперименты. Ещё очень хочу выделить лекцию про GAN, где они рассматриваются достаточно абстрактно и не присязаны сильно к изображениям — получилось просто 🔥.

Кстати у них в конце плейлиста видно запланированную на 28 апреля лекцию по суммаризации текста, так что можно ожидать больше NLP.

The Annotated Transformer

https://github.com/skoltech-nlp/annotated-transformer

Постеры с PYTORCH ECOSYSTEM DAY 2021
https://pytorch.org/ecosystem/pted/2021

CatBoost и ML-конкурсы

https://habr.com/ru/post/557538/

Дисбаланс классов
https://dyakonov.org/2021/05/27/imbalance/

Обнаружение объектов с помощью YOLO и Weights & Biases
https://wandb.ai/authors/sat_2/reports/-YOLO-Weights-Biases--Vmlldzo3MTIyNTE

Курс от Hugging Face о том, как пользоваться их либой и экосистемой в целом
https://huggingface.co/course/chapter1

8 июля пройдет пятый ежегодный международный саммит Machines Can See, который организует компания VisionLabs. Он объединит ведущих мировых специалистов в сфере компьютерного зрения и машинного обучения для обсуждения технологических трендов и обмена опытом.

В этом году главной темой мероприятия стали human-centric технологии, спикерами научного трека саммита выступят:
- Дима Дамен, Бристольский университет
- Доктор Эфстратиос Гаввес, Амстердамский университет
- Бернард Ганем, научно-технологический университет имени короля Абдаллы
- Ира Кемельмахер-Шлизерман, Вашингтонский университет; UW Reality Lab; Google
- Крис Китани, университет Карнеги-Меллона

Также все желающие смогут принять участие в международном онлайн-соревновании и идеатоне.

Саммит впервые пройдет в гибридном формате: офлайн и онлайн. В Москве участники встретятся на площадке Omega Rooftop. Для онлайн-зрителей будет доступна прямая трансляция и возможность задать спикерам вопросы в чате.

Участие бесплатное, зарегистрироваться и выбрать удобный формат участия можно на сайте machinescansee.com

🤗Transformers v4.7.0 was just released with 🖼️DETR by @facebookai!

DETR is an Object Detection model that can take models from timm by @wightmanr as a backbone.

Contributed by @NielsRogge, try it out: https://t.co/0AOf3P7QaC

v4.7.0 launches with support for PyTorch v1.9.0! https://t.co/1LAYy4cN2W

AugLy is a data augmentations library that currently supports four modalities (audio, image, text & video) and over 100 augmentations
https://github.com/facebookresearch/AugLy

Работа DS: зарплаты, занятость и желания

https://dyakonov.org/2021/06/21/ds/

#полезно
Куча ютуб-каналов по программированию и DS:
https://github.com/benthecoder/yt-channels-DS-AI-ML-CS

OpenAI Triton — новый язык программирования (ну почти), заточенный под нейросетки.

Основная мотивация: если ваш кастомный слой в нейросетке очень кастомный, вам сейчас приходится либо страдать от его низкой скорости, либо писать на CUDA (и страдать от CUDA). Причём вариант с кудой не очень классный, потому что если потом захотите портировать на iphone/android/edge/... , то будете страдать снова.

Triton это такой "Си с тайлами". Сверху языка С добавлена абстракция Tile, которая по факту — тензор. Под капотом много оптимизаций для того, чтобы всё это эффективно считалось на GPU.

Из документации видно, что сейчас язык больше продвигают как альтернативу TorchScript. То есть, вы пишете на питоне, добавляете несколько декораторов к вашим функциям и 🧙 делает ваш говнокод не лучше, но быстрее.

Проект ещё в очень ранней фазе и исходники выглядят не шибко приятно, но если он уменьшит число CUDA kernels в этом мире, я буду рад.

How to Code BERT Using PyTorch – Tutorial With Examples

https://neptune.ai/blog/how-to-code-bert-using-pytorch-tutorial

Эссе по курсу «Глубокое обучение»
https://dyakonov.org/2021/09/23/dl-esse/

Многозадачная модель T5 для русского языка

https://habr.com/ru/post/581932/

Нейросети для Natural Language Inference: логические умозаключения на русском языке

https://habr.com/ru/post/582620/

13 зимних и летних школ по data science и machine learning
https://vc.ru/education/328875-13-zimnih-i-letnih-shkol-po-data-science-i-machine-learning

14 декабря начнется конференция DataStart.
Конференции по BigData, аналитике и машинному обучению
https://datastart.ru/?utm_source=tg&utm_medium=Kantor&utm_campaign=post

dtreeviz : Decision Tree Visualization
https://github.com/parrt/dtreeviz