Бесплатная
Онлайн-конференция

Программа мероприятия

• Поток 1
• Поток 2

• 10:00-10:40

  Автоматический подбор резюме: архитектура, проблемы и результаты

  

  Марк Паненко

  Руководитель отдела машинного обучения Работа.ру

  • Расскажу про особенности автоматического подбора резюме для вакансии.
  • об архитектуре, сервиса,
  • основных проблемах и сложностях внедрения, с которыми мы столкнулись и о способах их решения
  • о процессе обучения сотрудников работе с новым сервисом
  • и об итоге работы сервиса автоподбор на текущий момент

• 10:40-10:50

  Вопросы спикеру

• 11:00-11:40

  Мультимодальные карты: методы построения и применение в робототехнике

  

  Дмитрий Юдин

  к.т.н., старший научный сотрудник AIRI, зав. лаб. интеллектуального транспорта МФТИ

  Мы обсудим набирающий популярность тренд в робототехнике, связанный с построением так называемых мультимодальных карт. Это такие карты, в которых для каждой точки пространства имеется не только информация о наличии препятствия, но и данные о текстовом описании объекта, к которому эта точка принадлежит, о звуке, который наиболее часто слышал робот в этой точке и других модальностях. Такое представление карт позволяет задавать вопросы к ним на естественном языке (например, "Найди рубашку, висящую на стуле") и получать ответ в виде выделенной области 3D-пространства. Мы рассмотрим современные нейросетевые подходы построения мультимодальных карт, которые появились в последние годы, например ConceptFusion и AVLMaps. Обсудим возможности их применения для мобильных роботов.

• 11:40-11:50

  Вопросы спикеру

• 12:00-12:40

  Open-source для RecSys: разработка фреймворка и опыт использования в Production. Незаменимость расширенной валидации моделей

  

  Даша Тихонович

  ML инженер в BigData MTS

  В рекомендательных системах нет и не предвидится стандартного фреймворка для построения и валидации моделей. В докладе обсудим, почему сложилась такая ситуация. Расскажу про разработку фреймворка RecTools и опыт его использования в реальных рекомендательных системах. А также рассмотрю:
  
  ∙ Почему необходимо проводить расширенную валидацию рекомендательных алгоритмов и что может получиться, если этого не делать
  ∙ Какие инструменты расширенной валидации полезно применять для реальных сервисов
  ∙ Как на практике использовать RecSys модели в классических DS задачах

• 12:40-12:50

  Вопросы спикеру

• 13:00-14:00

  Перерыв

• 14:00-14:40

  Генерация данных для квантования нейронных сетей: Data-Free Quantization

  

  Павел Плюснин

  Deep Learning Researcher в Huawei

  Иногда требуется получить данные, характерные для имеющейся нейронной сети. Такие данные нужны, например, при квантовании модели – т.е подбора новых целочисленных весов среди ограниченного количества дискретных значений. Для квантования полезно иметь исходную обучающую выборку, чтобы дообучить модель или хотя бы оценить характерный масштаб активаций в слоях. Однако, доступа к обучающей выборке может и не быть. Тогда требуется по самой нейронной сети получить данные того же домена.
  В докладе обсудим современные подходы к Data-Free Quantization: разберемся, как дистиллировать обучающие сэмплы из batch-norm статистик, как построить генератор данных, подойдут ли open-source данные из другого домена и можно ли вообще обойтись без данных при квантовании.
  Доклад рассчитан на data-science специалистов, знакомых с нейросетями, но не знакомых с их квантованием, интересующихся узнать новое для себя направление.

• 14:40-14:50

  Вопросы спикеру

• 15:00-15:40

  Исследование мультимодальных технологий для создания голосовых интерфейсов

  

  Антон Полевой

  Data scientist в Sber

  Создание голосовых интерфейсов, обученных под конкретный домен - задача многоуровневая. Во время доклада обсудим идеи больших языковых моделей для решения аудио задач. Улучшают ли они качество гибридных подходов, уже работающих в продуктах? Представим продукт с использованием больших языковых моделей и голосового интерфейса.

• 15:40-15:50

  Вопросы спикеру

• 16:00-16:40

  Методы сравнения отличий двух изображений

  

  Артур Сапрыкин

  Data scientist, предприниматель, исследователь AI, автор и преподаватель курсов по машинному обучению

  ∙ Сравнение двух изображений - польза или только развлечение? Когда это может пригодиться в решении бизнес-задач
  ∙ Классические подходы. В чём их особенность, польза, недостатки при динамике света
  ∙ Как можно уменьшить проблемы и улучшить качество детектирования изменений на изображении. Сочетания разных подходов

• 16:40-16:50

  Вопросы спикеру

• 17:00-17:40

  NNTile: разработка нового фреймворка для параллельного обучения и инференса больших нейросетевых моделей

  

  Александр Михалев

  к.ф.-м.н., старший преподаватель Сколтеха

  Будут представлены и иллюстрированы задаче-ориентированная парадигма параллельного программирования, основные слои модели типа GPT в рамках этой парадигмы, предварительные результаты с моделями различных размеров на одном узле с несколькими видеокартами и выделены текущие "узкие" места, ограничивающие уровень масштабируемости

• 17:40-17:50

  Вопросы спикеру