Forwarded from ML in Marketing - events & meetups
Всем привет!
В эту пятницу (3.12) проведем совместный online митап (@leands и @mlinmarketing)
🔥 Доклад про ускорение А/Б тестов
🔸20:00 - 21:00
🎤 Ваагн Минасян, Lead Data Scientist at X5 Retail Group
📋 Ускорение A/Б тестов линейными методами: сравнительный анализ
📋 Задача ускорения А/Б тестов ( a.k.a. повышения чувствительности ) является одной из самых актуальных в индустрии. К наиболее удобным методами ускорения А/Б тестов, статистические свойства которых можно вывести аналитически, относятся линейная регрессия и методы на остатках, например, CUPED. Однако, некоторые реализации этих методов и, в частности, реализации CUPED'a, незаметно приводят к очень нежелательным последствиям - оценки получаются смещёнными, т.е. результаты A/Б теста искажаются и перестают отражать реальность на ограниченном количестве данных.
— — —
🗓 03 декабря, начало в 20:00 мск, Пятница
🌐 ОНЛАЙН
Регистрация на мероприятие тут
Добавляйте в календарь, ссылка придет на почту перед началом митапа
В эту пятницу (3.12) проведем совместный online митап (@leands и @mlinmarketing)
🔥 Доклад про ускорение А/Б тестов
🔸20:00 - 21:00
🎤 Ваагн Минасян, Lead Data Scientist at X5 Retail Group
📋 Ускорение A/Б тестов линейными методами: сравнительный анализ
📋 Задача ускорения А/Б тестов ( a.k.a. повышения чувствительности ) является одной из самых актуальных в индустрии. К наиболее удобным методами ускорения А/Б тестов, статистические свойства которых можно вывести аналитически, относятся линейная регрессия и методы на остатках, например, CUPED. Однако, некоторые реализации этих методов и, в частности, реализации CUPED'a, незаметно приводят к очень нежелательным последствиям - оценки получаются смещёнными, т.е. результаты A/Б теста искажаются и перестают отражать реальность на ограниченном количестве данных.
— — —
🗓 03 декабря, начало в 20:00 мск, Пятница
🌐 ОНЛАЙН
Регистрация на мероприятие тут
Добавляйте в календарь, ссылка придет на почту перед началом митапа
В эту субботу 11 декабря в 19:00 в рамках серии митапов курса Knowledge Graphs пройдёт гостевая лекция от курса по Quantum ML🔥
Семён Синченко расскажет о том, как выделять сообщества в графах на квантовых компьютерах: от постановки задачи, оценки качества разделения, метрики модулярность и классических способах поиска оптимального сечения до модели Изинга и квантовой интерпретации всего происходящего.
Предстоящий рассказ отлично дополняет вводную лекцию в теорию графов и открывает ещё одну перспективу, с которой можно рассматривать механизм работы графовой свёрточной сети (GCN) 🧑💻
Подключайтесь в Spatial.Chat!📍
Каналы курсов: #quantum_computing, #kg_course
Репозитории курсов (не забывайте отсыпать звёздочки):qmlcourse, kgcourse
Семён Синченко расскажет о том, как выделять сообщества в графах на квантовых компьютерах: от постановки задачи, оценки качества разделения, метрики модулярность и классических способах поиска оптимального сечения до модели Изинга и квантовой интерпретации всего происходящего.
Предстоящий рассказ отлично дополняет вводную лекцию в теорию графов и открывает ещё одну перспективу, с которой можно рассматривать механизм работы графовой свёрточной сети (GCN) 🧑💻
Подключайтесь в Spatial.Chat!📍
Каналы курсов: #quantum_computing, #kg_course
Репозитории курсов (не забывайте отсыпать звёздочки):qmlcourse, kgcourse
🎄Дата Ёлка уже в эту субботу!
С 12:00 до 18:00 вас ждут и трансляция, нетворкинг в spatial.chat и новогодние подарки 🎅
Программу трансляции с авторами итогов уже можно найти на ods.ai 🔥
Но это ещё не всё!
🌟 ODS Awards 2021 выходит на финишную прямую. Нам очень нужны ваши голоса за лучшие видео и статьи!
Помогите нам выбрать лучших из лучших в наших голосованиях. Новогодние подарки достанутся победителям и тем кто голосовал 🎁
Разыгрывать призы и оглашать победителей премии будем в прямом эфире в субботу 🤗
А о новых курсах, конференциях, проектах и всём-всём в 2022 году мы вам расскажем уже в эту субботу на Дата Ёлке 2021 🎄
До встречи!
С 12:00 до 18:00 вас ждут и трансляция, нетворкинг в spatial.chat и новогодние подарки 🎅
Программу трансляции с авторами итогов уже можно найти на ods.ai 🔥
Но это ещё не всё!
🌟 ODS Awards 2021 выходит на финишную прямую. Нам очень нужны ваши голоса за лучшие видео и статьи!
Помогите нам выбрать лучших из лучших в наших голосованиях. Новогодние подарки достанутся победителям и тем кто голосовал 🎁
Разыгрывать призы и оглашать победителей премии будем в прямом эфире в субботу 🤗
А о новых курсах, конференциях, проектах и всём-всём в 2022 году мы вам расскажем уже в эту субботу на Дата Ёлке 2021 🎄
До встречи!
Data Ёлка уже в эти выходные! Мы рады напомнить вам о партнерах мероприятия, которые готовят к субботе много классных активностей 😻
Институт искусственного интеллекта AIRI снова на связи! ⚡️
AIRI – российская автономная некоммерческая организация, занимающаяся фундаментальными и прикладными исследованиями в области искусственного интеллекта.
Основная цель института – найти возможности применения искусственного интеллекта для решения социальных, экономических и научных задач. На сегодняшний день в исследовательских проектах Института занято более 90 научных сотрудников.
AIRI работает над проектами в области ИИ совместно с глобальным сообществом разработчиков, академическими и индустриальными партнерами.
Хаб компании на ods.ai
Институт искусственного интеллекта AIRI снова на связи! ⚡️
AIRI – российская автономная некоммерческая организация, занимающаяся фундаментальными и прикладными исследованиями в области искусственного интеллекта.
Основная цель института – найти возможности применения искусственного интеллекта для решения социальных, экономических и научных задач. На сегодняшний день в исследовательских проектах Института занято более 90 научных сотрудников.
AIRI работает над проектами в области ИИ совместно с глобальным сообществом разработчиков, академическими и индустриальными партнерами.
Хаб компании на ods.ai
МегаФон — всероссийский оператор цифровых возможностей, предлагающий решения на базе облачных технологий, IoT, Big Data.
Основные направления работы команды Big Data МегаФона:
◽️ Геоаналитика и проекты для Ритейла
◽️Текстовая и речевая аналитика, развитие чат-бота;
◽️Развитие абонентов: рекомендации телеком продуктов и цифровых сервисов;
◽️MLOps и конвейер по автоматизации процесса разработки и развертывания моделей в продуктивной среде моделей
◽️Развитие AutoML – системы для автоматического обучения модели в продуктивной среде без участия аналитика
◽️Гео-аналитика, планирование развития сети
◽️Мегафон.Поиск – социальный проект помощи в поиске пропавших детей с LizaAlert
💚 Мы всегда в поиске цифровых талантов в нашу команду Big Data MegaFon, смотри вакансии на нашем сайте!
Хаб компании на ods.ai
Основные направления работы команды Big Data МегаФона:
◽️ Геоаналитика и проекты для Ритейла
◽️Текстовая и речевая аналитика, развитие чат-бота;
◽️Развитие абонентов: рекомендации телеком продуктов и цифровых сервисов;
◽️MLOps и конвейер по автоматизации процесса разработки и развертывания моделей в продуктивной среде моделей
◽️Развитие AutoML – системы для автоматического обучения модели в продуктивной среде без участия аналитика
◽️Гео-аналитика, планирование развития сети
◽️Мегафон.Поиск – социальный проект помощи в поиске пропавших детей с LizaAlert
💚 Мы всегда в поиске цифровых талантов в нашу команду Big Data MegaFon, смотри вакансии на нашем сайте!
Хаб компании на ods.ai
СберМаркет— сервис по доставке товаров из магазинов. Мы помогаем людям экономить время, энергию и деньги для чего-то более важного.
Цель Data Science направления СберМаркета — разрабатывать решения на основе данных для улучшения бизнес-метрик компании. Мы предсказываем доступности товаров в магазине ретейлера, оцениваем время доставки, оптимизируем маршруты сборки заказов и прогнозируем их количество.
Наш технологический стек: Python / Scala, pyspark / spark, Kafka, airflow, S3, Presto, PostgreSQL, Solr, Git
Хаб компании на ods.ai.
Цель Data Science направления СберМаркета — разрабатывать решения на основе данных для улучшения бизнес-метрик компании. Мы предсказываем доступности товаров в магазине ретейлера, оцениваем время доставки, оптимизируем маршруты сборки заказов и прогнозируем их количество.
Наш технологический стек: Python / Scala, pyspark / spark, Kafka, airflow, S3, Presto, PostgreSQL, Solr, Git
Хаб компании на ods.ai.
Доброе утро от платинового партнера сезона - Сбера 🌞
Сбер — высокотехнологичная компания и крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе.
Сбер работает над созданием экосистемы удобных онлайн-сервисов в самых разных сферах. Сейчас в неё входит более 60 компаний. Среди них — онлайн-кинотеатр Okko, сервис доставки еды Delivery Club, служба такси «Ситимобил» и многие другие.
Мы собираем лучшие технологии и управленческие методы из мировой практики, а масштабы компании и система поддержки сотрудников открывают возможности для карьеры в любом направлении и с любым уровнем амбиций.
Сбер сотрудничает с вузами и проводит оплачиваемые стажировки для студентов IT-специальностей и финансовых факультетов.
Хаб компании на ods.ai
Сбер — высокотехнологичная компания и крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе.
Сбер работает над созданием экосистемы удобных онлайн-сервисов в самых разных сферах. Сейчас в неё входит более 60 компаний. Среди них — онлайн-кинотеатр Okko, сервис доставки еды Delivery Club, служба такси «Ситимобил» и многие другие.
Мы собираем лучшие технологии и управленческие методы из мировой практики, а масштабы компании и система поддержки сотрудников открывают возможности для карьеры в любом направлении и с любым уровнем амбиций.
Сбер сотрудничает с вузами и проводит оплачиваемые стажировки для студентов IT-специальностей и финансовых факультетов.
Хаб компании на ods.ai
Тинькофф - AI-first Fintech и финансовая онлайн-экосистема, выстроенная вокруг потребностей клиента.
Tinkoff AI внедряет машинное обучение в продукты и внутренние процессы компании. Мы развиваем библиотеку для временных рядов ETNA, проводим собственные Tinkoff.AI митапы и ведем канал Желтый AI.
Мы также вкладываемся в долгосрочные исследования, публикуем научные статьи, и запускаем экспериментальные продукты вместе со студентами МФТИ.
Подробности - в хабе Тинькофф. Stay tuned!
Tinkoff AI внедряет машинное обучение в продукты и внутренние процессы компании. Мы развиваем библиотеку для временных рядов ETNA, проводим собственные Tinkoff.AI митапы и ведем канал Желтый AI.
Мы также вкладываемся в долгосрочные исследования, публикуем научные статьи, и запускаем экспериментальные продукты вместе со студентами МФТИ.
Подробности - в хабе Тинькофф. Stay tuned!
Хо-Хо 🎅🏼, от ML Мороза и команды BigData MegaFon 💚
Мы подготовили бодрые активности: согревающие дебаты и спешл-шоу про будни дата сайентиста:
13.00 – 14.00
Новогоднее шоу «Один рабочий день» аналитика VS Тим Лида VS Project Manager
От первого лица расскажем и покажем, как проходит рабочий день дата сайентиса в МегаФоне:
- Тим лид целый день потягивает кофе в зумах, аналитик клацает по клавиатуре в поисках правильного кода, а что делает PM? Заходи к нам на Елку и обсудим тяжелые будни ds.
15.00 – 16.00
Традиционные дата дебаты с подарками от ML Мороза! ☃️
Приходи к нам согреться и пообщаться)
Мы подготовили бодрые активности: согревающие дебаты и спешл-шоу про будни дата сайентиста:
13.00 – 14.00
Новогоднее шоу «Один рабочий день» аналитика VS Тим Лида VS Project Manager
От первого лица расскажем и покажем, как проходит рабочий день дата сайентиса в МегаФоне:
- Тим лид целый день потягивает кофе в зумах, аналитик клацает по клавиатуре в поисках правильного кода, а что делает PM? Заходи к нам на Елку и обсудим тяжелые будни ds.
15.00 – 16.00
Традиционные дата дебаты с подарками от ML Мороза! ☃️
Приходи к нам согреться и пообщаться)
Институт искусственного интеллекта AIRI проведет митап «Single-agent & multi-agent RL» в рамках Data Ёлки 2021! 🎄
Встреча будет посвящена исследованиям и последним наработкам в области обучения с подкреплением, в том числе в мультиагентных средах.
Делимся подробной программой:
14:45 🎙Intro от Артура Кадурина, DL in Life Sciences, AIRI
Доклады:
15:00 Path to meta-gradient multi-agent reward learning
🎙Александр Гришин, DL in Life Sciences, AIRI
15:30 Predicting High Uncertainty Events to Train Long-Term Memory
🎙Артем Сорокин, New Neural Architectures, AIRI
16:00 Imitation Learning in Multi-Agent Systems
🎙Артем Цыпин, DL in Life Sciences, AIRI
16:30 RL for Decentralized Multi-Agent Pathfinding in POMDPs
🎙Александр Панов, Neural Symbolic Integration, AIRI
🎙Алексей Скрынник, Neural Symbolic Integration, AIRI
17:30 Learning What Matters: Beyond Maximum Likelihood in Model-Based RL
🎙Евгений Никишин, PhD Student at Mila, University of Montreal
18:10 Круглый стол:
◽️Артур Кадурин (модератор), DL in Life Sciences, AIRI
◽️Михаил Бурцев, Core AI, AIRI
◽️Татьяна Шаврина, NLP, AIRI
◽️Дмитрий Ветров, Probabilistic learning, AIRI
◽️Григорий Сапунов, CTO Intento
Встреча будет посвящена исследованиям и последним наработкам в области обучения с подкреплением, в том числе в мультиагентных средах.
Делимся подробной программой:
14:45 🎙Intro от Артура Кадурина, DL in Life Sciences, AIRI
Доклады:
15:00 Path to meta-gradient multi-agent reward learning
🎙Александр Гришин, DL in Life Sciences, AIRI
15:30 Predicting High Uncertainty Events to Train Long-Term Memory
🎙Артем Сорокин, New Neural Architectures, AIRI
16:00 Imitation Learning in Multi-Agent Systems
🎙Артем Цыпин, DL in Life Sciences, AIRI
16:30 RL for Decentralized Multi-Agent Pathfinding in POMDPs
🎙Александр Панов, Neural Symbolic Integration, AIRI
🎙Алексей Скрынник, Neural Symbolic Integration, AIRI
17:30 Learning What Matters: Beyond Maximum Likelihood in Model-Based RL
🎙Евгений Никишин, PhD Student at Mila, University of Montreal
18:10 Круглый стол:
◽️Артур Кадурин (модератор), DL in Life Sciences, AIRI
◽️Михаил Бурцев, Core AI, AIRI
◽️Татьяна Шаврина, NLP, AIRI
◽️Дмитрий Ветров, Probabilistic learning, AIRI
◽️Григорий Сапунов, CTO Intento
МТС - ведущая российская компания по предоставлению цифровых, медийных и телекоммуникационных сервисов - и партнер ODS!
⭐️Анализ больших данных и ML сейчас распространяются по большинству продуктов и решений МТС. Мы делаем много крутых штук - от оптимизации тарифов и размещения базовых станция до внутренних dataops и mlops инструментов.
🥚 Мы растем и развиваемся, если хотите с нами, то откликайтесь на вакансии в хабе компании на ods.ai или на нашем сайте ❤️🔥
⭐️Анализ больших данных и ML сейчас распространяются по большинству продуктов и решений МТС. Мы делаем много крутых штук - от оптимизации тарифов и размещения базовых станция до внутренних dataops и mlops инструментов.
🥚 Мы растем и развиваемся, если хотите с нами, то откликайтесь на вакансии в хабе компании на ods.ai или на нашем сайте ❤️🔥
В программе Желтой комнаты:
🟡 Влад Куренков расскажет про нашу новую работу, в которой мы показали, как популярная техника из NLP, Expected Validation Performance, может быть с пользой перенесена в область Offline-RL. Кратко о том, что обычно репортят в статьях по Offline-RL, почему этого может быть недостаточно для RL-engineers, и как это можно исправить с помощью нашей модификации Expected Validation Performance и одного графика.
🟡 Илья Шамов о том, как решали задачу рекомендаций пользователю интересных блогеров в соцсети Пульс.
Кажется, это классическая задачка рекомендаций. Тут достаточно top popular бейзлайна или матричного разложения, но всё оказалось не так просто. Мы поэкспериментировали с Offline RL подходами. Один из методов - DDPG - оказался лучше бейзлайнов. Обычно RL сложно использовать на проде.
Расскажем как мы решили задачу нетривиальным методом и улучшили разнообразие рекомендаций.
🎁 Проведем RL-квиз от докладчиков и разыграем призы!
🕑 Встречаемся в SpatialСhat в 13.00
🟡 Влад Куренков расскажет про нашу новую работу, в которой мы показали, как популярная техника из NLP, Expected Validation Performance, может быть с пользой перенесена в область Offline-RL. Кратко о том, что обычно репортят в статьях по Offline-RL, почему этого может быть недостаточно для RL-engineers, и как это можно исправить с помощью нашей модификации Expected Validation Performance и одного графика.
🟡 Илья Шамов о том, как решали задачу рекомендаций пользователю интересных блогеров в соцсети Пульс.
Кажется, это классическая задачка рекомендаций. Тут достаточно top popular бейзлайна или матричного разложения, но всё оказалось не так просто. Мы поэкспериментировали с Offline RL подходами. Один из методов - DDPG - оказался лучше бейзлайнов. Обычно RL сложно использовать на проде.
Расскажем как мы решили задачу нетривиальным методом и улучшили разнообразие рекомендаций.
🎁 Проведем RL-квиз от докладчиков и разыграем призы!
🕑 Встречаемся в SpatialСhat в 13.00
✨ Мы начинаем праздничный эфир!:) 🎄
YouTube
ODS Data Ёлка 2021
По уже сложившейся традиции, Дата Ёлка это наш финальный аккорд года:
🎄 Вместе с главными экспертами своих областей, подводим итоги года по самым бурным направлениям современного DS/ML
🏆 А тем, кто знатно фигачил в 2021, самое время вручить подарки за их…
🎄 Вместе с главными экспертами своих областей, подводим итоги года по самым бурным направлениям современного DS/ML
🏆 А тем, кто знатно фигачил в 2021, самое время вручить подарки за их…
В 13:00 Дима Руденко из СберМаркета проведет обзор свежайших DS-подходов, которые нужно срочно применять в e-grocery. Вместе изучим прикладные статьи в e-commerce и e-grocery. В программе:
– Предсказываем время доставки вместе с Baidu;
– Балансируем нагрузку на курьеров;
– Прайсим скоропортящиеся продукты;
– Подбираем пользователям нужные размеры одежды с помощью ML!
– Предсказываем время доставки вместе с Baidu;
– Балансируем нагрузку на курьеров;
– Прайсим скоропортящиеся продукты;
– Подбираем пользователям нужные размеры одежды с помощью ML!
Через 30 минут стартует Live-воркшоп в рамках AutoML курса от Sber AI Lab. Один из авторов фреймворка расскажет как работать с текстовыми данным в NLP Preset фреймворка LightAutoML: традиционно будет обзорная теоретическая часть и практические кейсы: какие языковые модели можно использовать в пресете, какие задачи решать, для каких случаев использование LAMA будет эффективно.
Из интересного мы рассмотрим реализацию L2X в фреймворке: интерпретация текстов на обученной модели для извлечения полезных инсайтов, влияющих на целевую переменную.
Встреча пройдет в ZOOM, не пропустите ✨
Из интересного мы рассмотрим реализацию L2X в фреймворке: интерпретация текстов на обученной модели для извлечения полезных инсайтов, влияющих на целевую переменную.
Встреча пройдет в ZOOM, не пропустите ✨
В 15:30 (МСК) в комнате On-site test у вас будет возможность прособеседоваться в никуда, получив конструктивную обратную связь от менторов ODS. Ждём вас! Пароль от спейса ODS2021
После доклада Александра Гущина в комнате 👀Spatial.Chat можно будет поиграть в крутую игру «Шляпа» 🎩 в online!
p.s. пароль ODS2021
p.s. пароль ODS2021
ODS Events
В 15:30 (МСК) в комнате On-site test у вас будет возможность прособеседоваться в никуда, получив конструктивную обратную связь от менторов ODS. Ждём вас! Пароль от спейса ODS2021
Напоминание про классную возможность пособеседоваться!
МТС - уже заслуженный партнер - впервые на Data Елке) В мае мы сделали небольшой челлендж для архитекторов, и, кажется, такой формат многим понравился. С тех пор мы сами поучаствовали в таких соревнованиях как команда, и в субботу расскажем про наш опыт и зарелизим новый челлендж. Задача, конечно, будет другая)
Архитектурные катас - это возможность потренировать свои архитектурные навыки на вымышленных проектах. Команды по 4-5 человек в течение нескольких дней будут независимо работать над одним проектом.
Команды должны будут оценить (или обесценить) требования заказчика (как и в реальной жизни, нужно будет задать несколько дополнительных вопросов), найти пропущенные области, представить архитектурное решение и объяснить некоторые выборы, которые они сделали.
Оригинальные правила можно почитать тут.
Про нашу адаптацию сегодня в комнате МТС в 17-00 расскажет Сергей Косый (глава центра прикладной архитектуры в Big Data МТС), Григорий Коваль (архитектор всей data-платформы Big Data), Саттар Гюльмамедов (архитектор одного из самых популярных сервисов в data-платформе Big Data) и Наташа Хапаева (mlops & data governance).
Ждем вас в 17:00 в Spatial Chat!
Архитектурные катас - это возможность потренировать свои архитектурные навыки на вымышленных проектах. Команды по 4-5 человек в течение нескольких дней будут независимо работать над одним проектом.
Команды должны будут оценить (или обесценить) требования заказчика (как и в реальной жизни, нужно будет задать несколько дополнительных вопросов), найти пропущенные области, представить архитектурное решение и объяснить некоторые выборы, которые они сделали.
Оригинальные правила можно почитать тут.
Про нашу адаптацию сегодня в комнате МТС в 17-00 расскажет Сергей Косый (глава центра прикладной архитектуры в Big Data МТС), Григорий Коваль (архитектор всей data-платформы Big Data), Саттар Гюльмамедов (архитектор одного из самых популярных сервисов в data-платформе Big Data) и Наташа Хапаева (mlops & data governance).
Ждем вас в 17:00 в Spatial Chat!