DataStart Conference 2019

IV весенняя практическая конференция по
Data Analytics, Data Science и Machine Learning

Как проходит конференция?

26 апреля 2019 / Москва / Holiday Inn Lesnaya
00
ДНЕЙ
00
ЧАСОВ
00
МИНУТ
00
СЕКУНД
ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ

Бесплатный звонок по России: 8 800 350 88 13

О мероприятии

DataStart это ежегодные конференции, где ведущие спикеры Москвы и Санкт-Петербурга делятся трендами, кейсами и практическими навыками по Data Science, Data Analytics, Machine Learning и AI.
На конференции вы узнаете о новых методах, возможностях и решениях проблем при внедрении и развития Data Science в бизнесе.

Программа конференции

Мероприятие состоит из нескольких треков с теоретическими, практическими материалами и бизнес-кейсами Data Science специалистов

Программа формируется... Скоро появится раздел с подробным описанием и временем каждого выступления.

Если вы хотите стать спикером, напишите нам на info@datastart.ru

Партнеры и участники конференции

Информационные партнеры конференции

Как проходит конференция

Мы разместили несколько докладов с прошлых конференций, чтобы вы оценили уровень подготовленного материала и качество трансляции

Дмитрий Коробченко

Как ускорить обучение и инференс ваших нейронных сетей

Обзор технологического стека NVIDIA для эффективного решения задач глубокого машинного обучения, включающего в себя такие инструменты как GPU, NVIDIA GPU Cloud, CUDA, cuDNN, TensorRT и другое.

Валерий Бабушкин

Кейс Ошибки при построении Data Science проекта и как их избежать

Все больше и больше компаний понимают что Data Science, Big Data и машинное обучение это не просто модные слова, но и способ получить дополнительную прибыль, конкурентное преимущество и не быть съеденными компаниями, которые уже начали активно работать с данными. Я расскажу затем как и каких ошибок нужно избегать и чему нужно уделять внимание при построении решений

Геннадий Штех

Использование ML в продукте подходы и подводные камни

Рассмотрим основные подходы к ведению проектов с применением ML, как работать с возникающими сложностями и как избежать ошибок. Дадим рекомендации по выбору моделей и фреймворков, покажем последствия этого выбора. Разребём цикл “задача-исследование-разработка-внедрение-эксплуатация” в контексте ML-разработки. Посмотрим на лучшие практики IT и анализа данных и сэкономим на чужом опыте.

Александр Фонарев

Введение в методы машинного обучения и data science

В последние годы человечество находит всё больше способов с пользой использовать данные, накапливающиеся в ходе самых разных процессов. Например, информация о поведении пользователя на музыкальном сайте позволяет рекомендательной системе предположить, что ещё может ему понравиться. Анализируя истории болезней пациентов, можно обнаруживать незаметные для человека связи и устанавливать неизвестные ранее симптомы опасных заболеваний. А используя базу изображений из интернета, можно построить алгоритм для автоматической детекции нужных объектов на фотографиях. Все эти задачи решаются с помощью методов машинного обучения, которые способны находить сложные закономерности в больших данных. Мы поговорим о том, что такое машинное обучение и что изучает data science. А также обсудим большое количество современных методов машинного обучения и задач, для решения которых они применяются.

Геннадий Штех

Эволюция задач и алгоритмов на текстах, NLP и production

В процессе доклада выясним необходимые этапы работы с текстами и проблемы с этим возникающие. В бизнес-секции поговорим о пользе, которую приносят современные решения NLP. Далее речь пойдет о классических решениях задач и новых вызовах, связанных с повышенными требованиями к течению информации, и новых возникших методах. В исследовательском блоке посмотрим подробнее на перспективные методы. В инженерном - кратко познакомимся с типичными инструментами для NLP.

Александр Жебрак

Как генеративные модели спасут мир. Искусственный интеллект для создания лекарств

В этом докладе я расскажу о том, что такое генеративные модели, и какие существуют подходы к созданию новых объектов и моделированию распределений реальных данных. Мы поговорим о том, как на самом деле работают эти модели, и где они применяются уже сейчас. Во второй части я расскажу, как мы применяем генеративные модели для создания новых лекарств с требуемыми свойствами в Insilico Medicine.

Прошедшая DataStart Conference Осень 2018

В октябре 2018 года прошла третья однодневная обучающая конференция DataStart. Конференция была приурочена к применению технологий в бизнесе. Практикующие спикеры поделились кейсами и подходами к решению задач в Data Science, Machine Learning и AI.

Место проведения

Конференция пройдет в пятницу, 26 апреля 2019 в современных просторных конференц-залах отеля Holiday Inn Lesnaya

Место проведения

Холидей Инн Москва Лесная располагается в центре города в ультрасовременном бизнес-районе Белая Площадь. 5 минут от метро Белорусская и вблизи Тверской улицы.

  • Москва, ул. Лесная, д. 15, Холидей Инн Лесная
  • 26 апреля 2019, 10:00 - 20:00
Top