कहाँ जाएँ: मॉस्को में आईटी पेशेवरों के लिए आगामी निःशुल्क कार्यक्रम (14-18 जनवरी)

खुले पंजीकरण वाले आयोजन:

• एआई और मोबाइल
• न्यूरआईपीएस नए साल की आफ्टरपार्टी
• आर मॉस्को मीटअप #5
• मॉस्को में फ्रंटएंड मीटअप (गैस्ट्रोमार्केट बालचुग)
• एविटो 2.0 में मशीन लर्निंग प्रशिक्षण

एआई और मोबाइल

14 जनवरी, 19:00-22:00, मंगलवार

हम आपको कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मोबाइल उपकरणों पर इसके अनुप्रयोग और नए दशक के सबसे महत्वपूर्ण तकनीकी और व्यावसायिक रुझानों के बारे में एक बैठक में आमंत्रित करते हैं। कार्यक्रम में दिलचस्प रिपोर्ट, चर्चाएँ, पिज़्ज़ा और अच्छे मूड शामिल हैं।

वक्ताओं में से एक हॉलीवुड, व्हाइट हाउस में नवीनतम तकनीकों को पेश करने में अग्रणी है; उनकी पुस्तक "ऑगमेंटेड: लाइफ इन द स्मार्ट लेन" का उल्लेख चीन के राष्ट्रपति ने अपने नए साल के संबोधन में उनकी पसंदीदा संदर्भ पुस्तकों में से एक के रूप में किया था।

न्यूरआईपीएस नए साल की आफ्टरपार्टी

15 जनवरी, बुधवार को 18:00 बजे से प्रारंभ

• 18:00 पंजीकरण
• 19:00 उद्घाटन - मिखाइल बिलेंको, यांडेक्स
• 19:05 न्यूरआईपीएस 2019 में सुदृढीकरण सीखना: यह कैसा था - सर्गेई कोलेनिकोव, टिंकॉफहर साल सुदृढीकरण सीखने (आरएल) का विषय गर्म और अधिक प्रचारित होता जा रहा है। और हर साल, डीपमाइंड और ओपनएआई एक नया अलौकिक प्रदर्शन बॉट जारी करके आग में घी डालते हैं। क्या इसके पीछे सचमुच कुछ सार्थक बात है? और सभी आरएल विविधता में नवीनतम रुझान क्या हैं? चलो पता करते हैं!
• 19:25 न्यूरिप्स 2019 में एनएलपी कार्य की समीक्षा - मिखाइल बर्टसेव, एमआईपीटीआज, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के क्षेत्र में सबसे महत्वपूर्ण रुझान भाषा मॉडल और ज्ञान ग्राफ़ के आधार पर वास्तुकला के निर्माण से जुड़े हैं। रिपोर्ट उन कार्यों का अवलोकन प्रदान करेगी जिनमें विभिन्न कार्यों को लागू करने के लिए संवाद प्रणाली बनाने के लिए इन विधियों का उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, सामान्य विषयों पर संवाद करने, सहानुभूति बढ़ाने और लक्ष्य-उन्मुख संवाद आयोजित करने के लिए।
• 19:45 हानि फ़ंक्शन की सतह के प्रकार को समझने के तरीके - दिमित्री वेत्रोव, कंप्यूटर विज्ञान संकाय, नेशनल रिसर्च यूनिवर्सिटी हायर स्कूल ऑफ इकोनॉमिक्समैं कई पेपरों पर चर्चा करूंगा जो गहन शिक्षण में असामान्य प्रभावों का पता लगाते हैं। ये प्रभाव वज़न स्थान में हानि फ़ंक्शन की सतह की उपस्थिति पर प्रकाश डालते हैं और हमें कई परिकल्पनाओं को सामने रखने की अनुमति देते हैं। यदि पुष्टि की जाती है, तो अनुकूलन विधियों में चरण आकार को अधिक प्रभावी ढंग से विनियमित करना संभव होगा। इससे प्रशिक्षण समाप्त होने से बहुत पहले परीक्षण नमूने पर हानि फ़ंक्शन के प्राप्त मूल्य की भविष्यवाणी करना भी संभव हो जाएगा।
• 20:05 न्यूरआईपीएस 2019 में कंप्यूटर विज़न पर कार्यों की समीक्षा - सर्गेई ओवचारेंको, कॉन्स्टेंटिन लाखमन, यांडेक्सहम कंप्यूटर विज़न में अनुसंधान और कार्य के मुख्य क्षेत्रों को देखेंगे। आइए यह समझने की कोशिश करें कि क्या अकादमी के दृष्टिकोण से सभी समस्याएं पहले ही हल हो चुकी हैं, क्या जीएएन का विजयी मार्च सभी क्षेत्रों में जारी है, कौन इसका विरोध कर रहा है, और जब अनियंत्रित क्रांति होगी।
• 20:25 कॉफ़ी ब्रेक
• 20:40 पीढ़ी के असीमित क्रम के साथ मॉडलिंग अनुक्रम - दिमित्री एमेलियानेंको, यांडेक्सहम एक मॉडल का प्रस्ताव करते हैं जो उत्पन्न वाक्य में शब्दों को मनमाने स्थानों पर सम्मिलित कर सकता है। मॉडल अंतर्निहित रूप से डेटा के आधार पर एक सुविधाजनक डिकोडिंग क्रम सीखता है। सर्वोत्तम गुणवत्ता कई डेटासेटों पर प्राप्त की जाती है: मशीनी अनुवाद के लिए, LaTeX में उपयोग और छवि विवरण के लिए। रिपोर्ट एक लेख को समर्पित है जिसमें हम दिखाते हैं कि सीखा हुआ डिकोडिंग क्रम वास्तव में समझ में आता है और हल की जा रही समस्या के लिए विशिष्ट है।
• 20:55 पूर्व नेटवर्क का रिवर्स केएल-डाइवर्जेंस प्रशिक्षण: बेहतर अनिश्चितता और प्रतिकूल मजबूती - एंड्री मालिनिन, यांडेक्सअनिश्चितता के आकलन के लिए संयुक्त दृष्टिकोण को हाल ही में गलत वर्गीकरण का पता लगाने, आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन इनपुट का पता लगाने और प्रतिकूल हमले का पता लगाने के कार्यों पर लागू किया गया है। पूर्व नेटवर्क को आउटपुट वितरण पर डिरिचलेट पूर्व वितरण को पैरामीटराइज़ करके वर्गीकरण के लिए मॉडलों के एक समूह का कुशलतापूर्वक अनुकरण करने के दृष्टिकोण के रूप में प्रस्तावित किया गया है। आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन इनपुट डिटेक्शन के कार्य में इन मॉडलों को मोंटे-कार्लो ड्रॉपआउट जैसे वैकल्पिक संयोजन दृष्टिकोण से बेहतर प्रदर्शन करते दिखाया गया है। हालाँकि, मूल रूप से प्रस्तावित प्रशिक्षण मानदंडों का उपयोग करके पूर्व नेटवर्क को कई वर्गों वाले जटिल डेटासेट में स्केल करना मुश्किल है। इस पेपर ने दो योगदान दिए हैं। सबसे पहले, हम दिखाते हैं कि प्रायर नेटवर्क के लिए उपयुक्त प्रशिक्षण मानदंड डिरिचलेट वितरण के बीच रिवर्स केएल-विचलन है। यह प्रशिक्षण डेटा लक्ष्य वितरण की प्रकृति को संबोधित करता है, पूर्व नेटवर्क को मनमाने ढंग से कई वर्गों के साथ वर्गीकरण कार्यों पर सफलतापूर्वक प्रशिक्षित करने में सक्षम बनाता है, साथ ही वितरण से बाहर का पता लगाने के प्रदर्शन में सुधार करता है। दूसरा, इस नए प्रशिक्षण मानदंड का लाभ उठाते हुए, यह पेपर प्रतिकूल हमलों का पता लगाने के लिए प्रायर नेटवर्क्स का उपयोग करके जांच करता है और प्रतिकूल प्रशिक्षण का एक सामान्यीकृत रूप प्रस्तावित करता है। यह दिखाया गया है कि प्रस्तावित दृष्टिकोण का उपयोग करके CIFAR-10 और CIFAR-100 पर प्रशिक्षित पूर्व नेटवर्क के खिलाफ सफल अनुकूली व्हाइटबॉक्स हमलों के निर्माण के लिए, जो भविष्यवाणी को प्रभावित करते हैं और पता लगाने से बचते हैं, मानक प्रतिकूल का उपयोग करके बचाव किए गए नेटवर्क की तुलना में अधिक मात्रा में कम्प्यूटेशनल प्रयास की आवश्यकता होती है। प्रशिक्षण या एमसी-ड्रॉपआउट।
• 21:10 पैनल चर्चा: "न्यूरलपीएस, जो बहुत अधिक बढ़ गया है: किसे दोष देना है और क्या करना है?" - अलेक्जेंडर क्रेनोव, यांडेक्स
• 21:40 आफ्टरपार्टी

आर मॉस्को मीटअप #5

16 जनवरी, 18:30-21:30, गुरुवार

• 19:00-19:30 "डमीज़ के लिए आर का उपयोग करके परिचालन संबंधी समस्याओं का समाधान" - कॉन्स्टेंटिन फ़िरसोव (नेट्रिस जेएससी, मुख्य कार्यान्वयन इंजीनियर)।
• 19:30-20:00 "रिटेल में इन्वेंट्री का अनुकूलन" - जेनरिख अनान्येव (पीजेएससी बेलुगा ग्रुप, रिपोर्टिंग ऑटोमेशन के प्रमुख)।
• 20:00-20:30 "एक्स5 में बीएमएस: आर का उपयोग करके असंरचित पीओएस लॉग पर व्यवसाय-प्रक्रिया खनन कैसे करें" - एवगेनी रोल्डुगिन (एक्स5 रिटेल ग्रुप, सेवा गुणवत्ता नियंत्रण उपकरण विभाग के प्रमुख), इल्या शुतोव (मीडिया टेल, प्रमुख) विभाग के डेटा वैज्ञानिक)।

मॉस्को में फ्रंटएंड मीटअप (गैस्ट्रोमार्केट बालचुग)

18 जनवरी, 12:00-18:00, शनिवार

• "किसी एप्लिकेशन को स्क्रैच से दोबारा लिखना कब उचित है, और व्यवसाय को इसके बारे में कैसे समझा जाए" - एलेक्सी पायज़्यानोव, डेवलपर, सिबुरहमने तकनीकी ऋण से सबसे क्रांतिकारी तरीके से कैसे निपटा, इसकी वास्तविक कहानी। मैं आपको इसके बारे में बताऊंगा:
  1. क्यों एक अच्छा अनुप्रयोग एक भयानक विरासत में बदल गया?
  2. कैसे हमने हर चीज़ को दोबारा लिखने का कठिन निर्णय लिया।
  3. हमने यह विचार उत्पाद स्वामी को कैसे बेचा।
  4. आख़िरकार इस विचार से क्या निकला, और हमें अपने निर्णय पर पछतावा क्यों नहीं है।

• "व्यूज एपीआई मॉक" - व्लादिस्लाव प्रुसोव, फ्रंटएंड डेवलपर, एजीआईएमए

एविटो 2.0 में मशीन लर्निंग प्रशिक्षण

18 जनवरी, 12:00-15:00, शनिवार

• 12:00 "ज़िंदी सेंडी लॉजिस्टिक्स चैलेंज (रस)" - रोमन पायंकोव
• 12:30 "डेटा सोल्स वाइल्डफ़ायर एआई (रस)" - इल्या प्लॉटनिकोव
• 13:00 कॉफ़ी ब्रेक
• 13:20 "टॉपकोडर स्पेसनेट 5 चैलेंज और तीसरे टेलस सैटेलाइट चैलेंज पर हस्ताक्षर करें (इंग्लैंड)" - इल्या किबार्डिन
• 14:00 कॉफ़ी ब्रेक
• 14:10 "कोडलैब स्वचालित समय श्रृंखला प्रतिगमन (इंग्लैंड)" - डेनिस वोरोटिनत्सेव

स्रोत: www.habr.com