Pro AI – Telegram
Александр_Новиков_Оффлайн_обучение_RL_агентов_по_демонстрациям_и.pdf
2.9 MB
Всем привет! Вот и новая статья на основе вебинара Александра Новикова из DeepMind. В ноябре он рассказывал про оффлайн обучение RL агентов по демонстрациям и неразмеченным данным.

Google-документ и PDF
Завтра Алексей Тихонов из Яндекс выступит на вебинаре с темой «Текст: стиль + контент + структура».

Спикер: Алексей Тихонов — аналитик Яндекса, внешний исследователь в совместной Лаборатории Естественного Языка Яндекса и Высшей школы экономики, исследователь-коллаборатор в Yandex.Research. Ведущий авторского телеграм-канала «Жалкие низкочастотники и соавтор канала «Gonzo-ML». Автор научных публикаций на различные темы, включая NLP, NLG, анализ графов, кластеризацию и другие.

Когда и во сколько: 8 февраля в 12:00 (МСК). ❗️Вебинар будет длиться полтора часа.

О вебинаре
В моём докладе речь пойдёт о задачах генерации текста с учётом трёх аспектов: стиля, смыслового наполнения и структуры. Сначала мы обсудим задачу Text Style Transfer: её формальную постановку, метрики оценки качества, существующие подходы и связанные с ней принципиальные сложности. Поговорим в том числе о современных способах оценки семантической близости текстов и их недостатках. Закончим разговором о том, какие высокоуровневые структуры можно выделять в текстах, и как это может помочь в генерации длинных нетривиальных повествований.

Регистрация
Денис_Катеренчук_Анализ_социальных_сетей_Определение_влияния_пользователя.pdf
2.2 MB
Всем привет, осенью у нас выступал Денис Катеренчук из City University of New York. Он рассказывал про анализ социальных сетей.

Если вы пропустили или хотите освежить в памяти этот вебинар, то можете ознакомиться с Google-докуметом или PDF.
👍1
Уже завтра пройдет наш следующий вебинар на тему «Понятный кластерный анализ».

Спикер: Константин Макарычев, Северо-Западный университет, Эванстон, США.

Когда и во сколько: 15 февраля в 18:00 (МСК).

О вебинаре
Мы обсудим объяснимый (понятный) кластерный анализ. Понятная кластеризация (в отличии от обычной кластеризации, получаемой методом k-средних) определяется деревом принятия решений. Рассмотрим несколько алгоритмов построения деревьев для принятия решений и сравним стоимость понятной и обычной кластеризации.

Регистрация

📚Дополнительные материалы:
https://arxiv.org/abs/2107.00798
https://arxiv.org/abs/2111.03193
Лейла_Мирвахабова_Гиперболические_эмбеддинги_для_задач_классификации.pdf
1.5 MB
Всем привет!

Публикуем расшифровку вебинара Лейлы Мирвахабовой из Сколтеха про гиперболические эмбеддинги.

Google-документ или PDF.
22 февраля в 16:00 по Москве пройдет вебинар на тему использования языковой модели в рекомендательной системе для киосков самообслуживания сети ресторанов фастфуда.

Спикер: Эдуард Зубчук, НТР, Томск, Россия.

О вебинаре
Киоски являются популярным вариантом самообслуживания во многих ресторанах быстрого питания, они экономят время посетителей и рабочую силу для ресторанов. Мы предлагаем эффективный дизайн системы рекомендаций для покупок в киоске, которая сочетает в себе языковую модель в качестве векторизатора и классификатор на основе нейронной сети. Модель работает лучше, чем другие в оффлайн тестах, и демонстрирует производительность, сопоставимую с лучшими моделями в рамках A/B тестирования.

Регистрация
Вебинар_НТР_Применение_MLP_в_CV,_революция_Алексей_Попов_docx.pdf
3.5 MB
Всем привет!

Месяц назад мы начали проводить внутренние вебинары НТР.
Сегодня делимся расшифровкой первого такого вебинара.

Спикер: Алексей Попов
Тема: Применение MLP в CV, революция?

Google-документ или PDF.
👍3
Сегодня, 1 марта в 15:00 по Москве, пройдет вебинар на тему «Последовательное принятие решений с помощью гауссовских процессов».

Спикер: Вячеслав Боровицкий, СПбГУ, ПОМИ РАН, Россия.

О вебинаре
Задачи, связанные с последовательным принятием решений встречаются повсеместно. Автоматический агент, который решает такие задачи, должен обучаться, взаимодействуя с окружающей средой, и использовать полученные знания для выбора дальнейших действий. Поскольку данных обычно очень мало, для обучения таких агентов часто используются вероятностные модели, такие как гауссовские процессы. Я поговорю о таких моделях и об их приложениях для решения задач последовательного принятия решений, включая оптимизацию неизвестных функций и многое другое.

Регистрация
Арман_Жармагамбетов_TAO_альтернативный_метод_обучения_эффективных.pdf
1.9 MB
Всем привет!

Сегодня публикуем расшифровку вебинара Армана Жармагамбетова про альтернативный метод обучения эффективных древовидных моделей с высокой точностью TAO.

Google-документ или PDF.
👍1
Завтра, 15 марта в 16:00 по Москве, пройдет вебинар на тему «Верификация дикторов по голосу: история и современное состояние».

Спикер: Сергей Новоселов, Центр Речевых Технологий, Санкт-Петербург, Россия.

Сергей о вебинаре:
В своем выступлении я коротко попробую рассказать про достаточно узкую и интересную область — про голосовую биометрию. Будут затронуты вопросы методологии верификации дикторов в историческом контексте. Поговорим об особенностях возникающих в области задач и качестве верификации современных систем. Дополнительно будет рассказано про опыт участия команды голосовой биометрии «ЦРТ» в международных конкурсах.

Регистрация
Нейронные сети работают, конечно, лучше иных методов машинного обучения, но никто не знает, почему (у нас даже была пара вебинаров на эту тему).
Да и как они работают, тоже непонятно, в том смысле, что работа нейронных сетей неинтерпретируема.
Однако в некоторых случаях можно добиться сравнимых результатов с помощью иных классов моделей.

Об одном таком классе графовых моделей и соответствующей исследовательской программе расскажет Антон Колонин на нашем вебинаре завтра.

Когда: 22 марта, 18:00МСК.
Спикер: Антон Колонин, Aigents и НГУ, Россия.
Тема: Интерпретируемая обработка текстов на естественном языке

Регистрация
👍4
Всем привет!

Модели редактирования текста стали в последнее время заметной альтернативой моделям seq2seq для таких задач генерации текста как исправление грамматических ошибок, упрощение текста, и перенос стиля.

Эти задачи объединяет одно свойство — большое пересечение между оригинальным и желаемым текстом. Модели редактирования используют эту особенность, и учатся генерировать желаемый текст предсказывая операции редактирования применительно к оригинальному тексту. Такие модели имеют ряд преимуществ перед моделями seq2seq, включая более высокую скорость предсказания, более эффективное обучения на данных небольшого размера, и лучший контроль и интерпретируемость выходного текста.

Завтра Александр Чуклин из Google на вебинаре проведет обзор моделей редактирования текста и современных подходов, а также проанализирует их плюсы и минусы.

Когда: 29 марта, 15:00МСК.
Спикер: Александр Чуклин, Google, Цюрих, Швейцария.
Тема: Генерация текста при помощи моделей редактирования.

Примечания:
1) Язык мероприятия: английский;
2) Презентация опубликована не будет.

Регистрация
Также Александр оставил ссылки на материалы, которые упомянул во время выступления. Найти можно на сайте вебинара
🔥4
За последние два года диффузионные модели задали новую планку качества в генеративном моделировании. Эта красивая концепция объединяет в себе нейродиффуры, моделирование на основе скор-функции, приближенные методы байесовского вывода и стохастические дифференциальные уравнения. Их основным недостатком является большое время генерации объекта.

В рамках вебинара Дмитрий Ветров из ВШЭ рассмотрит причины успеха диффузионных моделей и пути повышения их эффективности за счет уменьшения работы вхолостую на начальном этапе обратной динамики. Получившаяся модель обобщает стандартные диффузионные модели и иерархические вариационные автокодировщики в рамках более общей парадигмы.

Когда: Завтра в 16:00 МСК
Спикер: Дмитрий Ветров, НИУ ВШЭ, Москва, Россия
Тема: Диффузионные модели с динамически меняющимся размером
Где: Zoom. Ссылка на регистрацию: https://ntrlab.zoom.us/webinar/register/2016215990886/WN_eu8BrWWGRDmX9yQnOeYhmg
👍2