- 1 110
- 1 795 358
ML Trainings
Приєднався 24 кві 2016
Machine Learning Trainings is a meetup series about competitive Data Science. Authors of the best solutions of the ML contests are invited to talk about their solutions and share practices. We discuss competitions from Kaggle and other platforms, academic conferences.
ML Trainings are organized by DataSouls.com and supported by ODS.ai community (slack channel #mltrainings_live).
Web-site, competitions calendar: mltrainings.ru/
Facebook Group: groups/1413405125598651/
VK club127913837
ML Trainings are organized by DataSouls.com and supported by ODS.ai community (slack channel #mltrainings_live).
Web-site, competitions calendar: mltrainings.ru/
Facebook Group: groups/1413405125598651/
VK club127913837
Ужасы медицинских данных, тизер | Data Fest 2024
Привет! Ждем тебя в онлайне 31.05.2024 г. в гостях у секции Ужасы медицинских данных
Полное расписание онлайн дня доступно по ссылке ods.ai/events/df2024-31-may-online
Инструкция как подключиться: ods.ai/events/df2024-31-may-online/networking
Расписание секции Ужасы медицинских данных:
- 12:00 Открытие секции, смолл-ток
- 12:05 Жека Никитин (это я) и Катя Кондратьева (LiteBC) - Что изменилось в медицинском ML за пять лет? Взгляд фаундера и ML-инженера
- 12:45 Илья Першин (Иннополис) - Планирование лучевой терапии на основе взгляда
- 13:15 Анвар Курмуков (AUMI.AI) - СППВР на основе глубокого обучения снижают время и повышают точность радиологов при рутинной интерпретации КТ-исследований
- 13:45 Дарья Цыба (Герофарм) - Не диагностикой единой: ML для дизайна терапевтических белков
- 14:20 Мария Гарец (Цельс) - Supervised labeling: когда рулбук не работает
- 14:50 Владимир Шапошников (SberMedAI) - Применение LLМ моделей в диагностике заболеваний: Стратегии и Перспективы
- 15:15 Ольга Полежаева (Université Paris Saclay) - Оценка движений лица на основе обнаружения аномалий
- 15:50 Степан Кудин (Sber AI Lab) - CPAISD: сегментационный датасет случаев сверхраннего ишемического инсульта
- 16:15 Михаил Суслов (Цельс) - Инциденты ML-сервисов и способы их мониторинга
- 16:45 Ксения Пурова (ННГУ) - Анализ проблемы корректности постановки эксперимента в задаче диагностики по ЭКГ с помощью методов машинного обучения
- 17:05 Владислав Соколов - Применение генеративных моделей для улучшения распознавания вторичных структур ДНК.
-----
Data Fest 2024: ods.ai/events/datafest2024
Все презентации к докладам вы можете скачать в треке Ужасы медицинских данных: ods.ai/tracks/df24-med-data
Наши соц.сети:
Telegram: t.me/datafest
Вконтакте: datafest
Канал с вакансиями в telegram: t.me/odsjobs
Канал с апдейтами по курсам: t.me/odscourses
Как попасть в чат сообщества ODS Mattermost: ods.ai/tracks/mattermost
Полное расписание онлайн дня доступно по ссылке ods.ai/events/df2024-31-may-online
Инструкция как подключиться: ods.ai/events/df2024-31-may-online/networking
Расписание секции Ужасы медицинских данных:
- 12:00 Открытие секции, смолл-ток
- 12:05 Жека Никитин (это я) и Катя Кондратьева (LiteBC) - Что изменилось в медицинском ML за пять лет? Взгляд фаундера и ML-инженера
- 12:45 Илья Першин (Иннополис) - Планирование лучевой терапии на основе взгляда
- 13:15 Анвар Курмуков (AUMI.AI) - СППВР на основе глубокого обучения снижают время и повышают точность радиологов при рутинной интерпретации КТ-исследований
- 13:45 Дарья Цыба (Герофарм) - Не диагностикой единой: ML для дизайна терапевтических белков
- 14:20 Мария Гарец (Цельс) - Supervised labeling: когда рулбук не работает
- 14:50 Владимир Шапошников (SberMedAI) - Применение LLМ моделей в диагностике заболеваний: Стратегии и Перспективы
- 15:15 Ольга Полежаева (Université Paris Saclay) - Оценка движений лица на основе обнаружения аномалий
- 15:50 Степан Кудин (Sber AI Lab) - CPAISD: сегментационный датасет случаев сверхраннего ишемического инсульта
- 16:15 Михаил Суслов (Цельс) - Инциденты ML-сервисов и способы их мониторинга
- 16:45 Ксения Пурова (ННГУ) - Анализ проблемы корректности постановки эксперимента в задаче диагностики по ЭКГ с помощью методов машинного обучения
- 17:05 Владислав Соколов - Применение генеративных моделей для улучшения распознавания вторичных структур ДНК.
-----
Data Fest 2024: ods.ai/events/datafest2024
Все презентации к докладам вы можете скачать в треке Ужасы медицинских данных: ods.ai/tracks/df24-med-data
Наши соц.сети:
Telegram: t.me/datafest
Вконтакте: datafest
Канал с вакансиями в telegram: t.me/odsjobs
Канал с апдейтами по курсам: t.me/odscourses
Как попасть в чат сообщества ODS Mattermost: ods.ai/tracks/mattermost
Переглядів: 703
Відео
Data Fusion Contest 2024 - митап с доразбором задачи Геоаналитика и QnA (21.03.2024)
Переглядів 1,1 тис.3 місяці тому
Data Fusion Contest 2024 - митап с доразбором задачи Геоаналитика и QnA (21.03.2024)
Data Fusion Contest 2024 - митап по задачам Геоаналитика и Модели оттока (29.02.2024)
Переглядів 2,2 тис.3 місяці тому
Data Fusion Contest 2024 - митап по задачам Геоаналитика и Модели оттока (29.02.2024)
Деревья и их ансамбли 2023 | Растим дерево
Переглядів 9494 місяці тому
Деревья и их ансамбли 2023 | Растим дерево
Деревья и их ансамбли 2023 | Деревья в анализе данных
Переглядів 1 тис.4 місяці тому
Деревья и их ансамбли 2023 | Деревья в анализе данных
DRL Course 2023 | Model-Free Reinforcement Learning: Monte-Carlo, SARSA, Q-Learning
Переглядів 6854 місяці тому
DRL Course 2023 | Model-Free Reinforcement Learning: Monte-Carlo, SARSA, Q-Learning
DRL Course 2023 |Dynamic Programming. Policy and Value Iterations
Переглядів 8344 місяці тому
DRL Course 2023 |Dynamic Programming. Policy and Value Iterations
DRL Course 2023 | Практическое занятие 2. PyTorch and Deep Cross-Entropy Method.
Переглядів 1,3 тис.4 місяці тому
DRL Course 2023 | Практическое занятие 2. PyTorch and Deep Cross-Entropy Method.
Линейные модели 2023 | Разбор домашнего задания
Переглядів 4984 місяці тому
Линейные модели 2023 | Разбор домашнего задания
DRL Course 2023 | Практическое занятие 3. Policy Iteration
Переглядів 6424 місяці тому
DRL Course 2023 | Практическое занятие 3. Policy Iteration
Линейные модели 2023 | Выбор модели. Создание новых признаков
Переглядів 1,2 тис.5 місяців тому
Линейные модели 2023 | Выбор модели. Создание новых признаков
My First Data Project: от идеи к продукту - Создаем прототип продукта. Proof of concept
Переглядів 6775 місяців тому
My First Data Project: от идеи к продукту - Создаем прототип продукта. Proof of concept
Деревья и их ансамбли 2023 | Дополнительные условия при построении деревьев
Переглядів 7515 місяців тому
Деревья и их ансамбли 2023 | Дополнительные условия при построении деревьев
Основы проектирования ML-систем (autumn 2023 update)
Переглядів 2,6 тис.5 місяців тому
Основы проектирования ML-систем (autumn 2023 update)
DRL Course 2023 | Introduction to Neural Networks. Deep Cross-Entropy Method
Переглядів 1,1 тис.5 місяців тому
DRL Course 2023 | Introduction to Neural Networks. Deep Cross-Entropy Method
Деревья и их ансамбли 2023 | Классификация и лес
Переглядів 8375 місяців тому
Деревья и их ансамбли 2023 | Классификация и лес
Линейные модели 2023 | Логистическая регрессия. Метрики качества
Переглядів 1,6 тис.5 місяців тому
Линейные модели 2023 | Логистическая регрессия. Метрики качества
DRL Course 2023 | Практическое занятие 1. Cross-Entropy Method.
Переглядів 2 тис.5 місяців тому
DRL Course 2023 | Практическое занятие 1. Cross-Entropy Method.
Open ML Course: Линейные модели 2023 | Конкурс "Турникеты", разбор решений
Переглядів 8665 місяців тому
Open ML Course: Линейные модели 2023 | Конкурс "Турникеты", разбор решений
ML System Design - Машинное обучение на практике
Переглядів 6 тис.5 місяців тому
ML System Design - Машинное обучение на практике
DRL Course 2023 | Introduction to Reinforcement Learning. Cross-Entropy Method
Переглядів 2,9 тис.5 місяців тому
DRL Course 2023 | Introduction to Reinforcement Learning. Cross-Entropy Method
Линейные модели 2023 | Линейная регрессия
Переглядів 3,7 тис.5 місяців тому
Линейные модели 2023 | Линейная регрессия
Козлов Алексей | Машинное обучение в промышленном процессе растворения никеля
Переглядів 5695 місяців тому
Козлов Алексей | Машинное обучение в промышленном процессе растворения никеля
Давидько Владимир | Ужасы в зарплатах , и как их избежать
Переглядів 9405 місяців тому
Давидько Владимир | Ужасы в зарплатах , и как их избежать
Артем Топоров | Решение задачи геонавигации с помощью Metric Learning и Computer Vision
Переглядів 5745 місяців тому
Артем Топоров | Решение задачи геонавигации с помощью Metric Learning и Computer Vision
Себало Артем | Zero-shot classification для безжалостных неперсонализированных рекомендаций
Переглядів 7235 місяців тому
Себало Артем | Zero-shot classification для безжалостных неперсонализированных рекомендаций
Ольга Тихобаева | Не все решают нейросети: грамматика для нормализации адресов
Переглядів 5036 місяців тому
Ольга Тихобаева | Не все решают нейросети: грамматика для нормализации адресов
Маршалова А.,Тихобаева О. | Aillustrate:генерация изображений без промпт-инжиниринга
Переглядів 3656 місяців тому
Маршалова А.,Тихобаева О. | Aillustrate:генерация изображений без промпт-инжиниринга
Роман Дерунец | Аппроксимируем аппроксимацию или решение диффуров нейронками
Переглядів 5616 місяців тому
Роман Дерунец | Аппроксимируем аппроксимацию или решение диффуров нейронками
Анастасия Мезенцева, Елена Бручес | DS Talks. Взгляд изнутри
Переглядів 2236 місяців тому
Анастасия Мезенцева, Елена Бручес | DS Talks. Взгляд изнутри
Фенибут
11:12 А что значит "тяжело прокрасить"?
Кстати я нашел новый доклад Алексея на ПитерПае, где он рассказал про перформанс нейронок. Они выигрывают 0,03 АУКа когда используют 3 нейронки и стакают это с бустингом. Для компании в которой я работаю это очень мало, а работы там мама не горюй.
Спасибо, преподаватель смог рассказать довольно понятно и весьма увлекательно!)
Все видео курса, а также ссылки на материалы из лекций есть в плейлисте RecSys Course ua-cam.com/play/PLX6toIl17nZENhNNUTrwR3Pxb8nCSKZsV.html
Все видео курса, а также ссылки на материалы из лекций есть в плейлисте RecSys Course ua-cam.com/play/PLX6toIl17nZENhNNUTrwR3Pxb8nCSKZsV.html
Вот это дядька!
Последний доклад огонь!
Спасибо! Рад, что понравилось и к слову, теперь тема музыки в ML будет освещаться чаще) Может дорастем до того, что сделаю секцию по ML in music P. S. Я автор доклада
Очень насыщенный и полезный день. Спасибо, Яндекс.
2 года смотрю разные видео по АБ, но в этом секретном видео нашел очень много полезной инфы, спасибо!
а нарезки докладов будут, или хотя бы выложат доклады, которые вырезали?
да, все будет и на ods.ai в треках и тут на ютуб :) ожидайте!
да, так конечно, нифига не найти
Ахуеть
Тихо , по сути ничем , но интересно 😁
Дана на 2:28:00 очень классно и интересно рассказала про хранение данных!
На 3:14:44 спикер ну неужели нельзя использовать микрофон с наушниками и не сидеть в кафе, если ты выступаешь на конференции?
Интересно, не плохо бы разбить на отдельные видео по лекциям/лекторам
таймкоды с временем выступлений привязались к видео. кажется, нужно либо поправить, либо убрать
спасибо за приглашение🚀
Не вижу двух докладов из секции Data Quality. Их совсем не будет в доступе или же выложат где-то?
Про раг не могу найти доклад. вообще очень трудно что-то найти без таймкодов особенно учитывая, что часть докладов обрезана. Учитывая что было несколько треков одновременно возможно стоит сделать не 1 трансляцию на все комнаты, а отдельные записи каждой комнаты? потому щас тут полная каша...
запиши выложим и на ods.ai в треки и здесь на ютуб обязательно) ожидайте!
Plz can you do english totoria i love your channel
а где-то есть уже ссылки на отдельные записи докладов? всё пропустил, а хочется про ts посмотреть
+1 доклад Predicting specific time series by blending deep learning techniques with domain-specific knowledge - вырезан
Что-то я видимо не очень понял, разве диалог не должна вести генеративная модель gpt-like, а берт подобные модели использовать для обращения к внешней базе знаний, но никак не вести диалог на произвольные темы?
укачало от камеры
Спасибо вам большое, за видео и поделились ссылками. Прошел по ссылкам, запустил программу, изучил подходы. Это очень помогло сделать дипломную работу. К сожалению в интернете так много мусора, не работающих и уже полностью устаревших подходов. Найти что-то действительно стоящее - очень и очень трудно. Я рад, что почти случайно, нашел это видео. Желаю вам успехов в дальнейшей работе. Надеюсь, это не последний материал от вас
Спасибо вам большое за отличный доклад, за ваш труд, и за канал в телеграмме ❤️👍🙏🤘
трaxать маленькую
Большое спасибо что поделились курсом! Золотые знания
Крутое видео! Тема очень сложная
Ппц, вот это рокетСайнс 😭. Надо разбираться! Спасибо за контент!
Подтверждаю поставил себе Яндекс клавиатуру на андроид, распознавание речи на высочайшем уровне, вот, например, этот комментарий я просто надиктовал.:) причём Референс очень высокий.
34:16 ахахаха почему Алекс Лесли на конфе?
ODS Slack закрыли? Не мойгу зайти/найти канал.
Замечательная лекция, большое спасибо, все понятно и полезно. В коментах треш творится, не понимаю откуда столько необоснованного хейта
Что вы там бормочите? Купите себе микрофон нормальный, а потом глагольте истину.
лохотрон чтобы собрать за копейки новые способы анализа потенциальной дефолтности должников.
Видео с Бабушкиным, про которое говорили в лекции: Валерий Бабушкин | Метрики: от офлайна до иерархии @ ODS AI Ru ua-cam.com/video/RxQWOTlGv2M/v-deo.html
я что то не услышала про дистилляцию(( только про файнтюнинг
А какая ситуация сейчас с causal AI? Когда, по вашему мнгению, AI сможет определять причинно-следственные связи без участия человека?
Хорошо быть дата саинтистом и не знать геологию😊горизонтальная скважина уже в полукилометре от опорной вертикальной может выглядеть оч по новому, особенно если это дельтовая или русловая обстановки осадконакопления
Спасибо, очень структурированно 👍
У квантовых алгоритмов будет прирост, когда их будут запускать на квантовых компьютерах. Понятно, что если их запускать на классическом железе, то никакой выгоды это не даст
Четко!
Вот только не правда, что ML не может превзойти по качеству человека. Есть же обучение без учителя и RL всякие.
А как себя показывают Uplift Trees по вашему опыту?
Подача материала в целом нормальная, но русский язык далеко не академический. Много жаргонизмов и англицизмов. Для хорошего специалиста, коим Карина безусловно является, такие вкрапления уже необязательны.
Шрёдингер тоже предлагал добавить котика в эксперимент. 99,99% людей его так и не понимают.
Прежде чем писать хейт сами бы хоть раз попробовали записать материал на сложную научную тему и выложить. К тому же это все БЕСПЛАТНО. Автор ты молодчина!
А есть ноутбук разбора по модели оттока?
good question