Настани со отворена регистрација:
14 јануари, 19:00-22:00 часот, вторник
Ве покануваме на состанок за вештачката интелигенција, нејзината примена на мобилни уреди и најважните технолошки и деловни трендови во новата деценија. Програмата вклучува интересни извештаи, дискусии, пица и добро расположение.
Еден од говорниците е пионер во воведувањето на најновите технологии во Холивуд, Белата куќа; неговата книга „Augmented: Life in the Smart Lane“ беше спомната како една од неговите омилени референтни книги од претседателот на Кина во своето новогодишно обраќање.
15 јануари со почеток во 18:00 часот, среда
- 18:00 Пријавување
- 19:00 Отворање - Михаил Биленко, Јандекс
- 19:05 Засилено учење на NeurIPS 2019: како беше - Сергеј Колесников, ТинкофСекоја година темата за засилено учење (RL) станува сè пожешка и повозбудлива. И секоја година, DeepMind и OpenAI додаваат масло на огнот со објавување на нов бот за натчовечки перформанси. Дали има нешто навистина вредно зад ова? И кои се најновите трендови во целата разновидност на RL? Ајде да дознаеме!
- 19:25 Преглед на работата на НЛП на NeurIPS 2019 - Михаил Бурцев, МИПТДенес, најпробивните трендови во областа на обработката на природните јазици се поврзани со изградбата на архитектури засновани на јазични модели и графикони на знаење. Извештајот ќе даде преглед на дела во кои овие методи се користат за изградба на дијалошки системи за спроведување на различни функции. На пример, за комуникација на општи теми, зголемување на емпатијата и водење дијалог ориентиран кон целта.
- 19:45 Начини да се разбере типот на површината на функцијата загуба - Дмитриј Ветров, Факултет за компјутерски науки, Национален истражувачки универзитет Висока економска школаЌе разговарам за неколку трудови кои истражуваат невообичаени ефекти во длабокото учење. Овие ефекти фрлаат светлина врз изгледот на површината на функцијата за губење во просторот за тежина и ни овозможуваат да поставиме голем број хипотези. Доколку се потврди, ќе биде можно поефикасно да се регулира големината на чекорот во методите за оптимизација. Ова исто така ќе овозможи да се предвиди остварливата вредност на функцијата за загуба на тест примерокот долго пред крајот на обуката.
- 20:05 Преглед на дела за компјутерска визија на NeurIPS 2019 - Сергеј Овчаренко, Константин Лахман, ЈандексЌе ги разгледаме главните области на истражување и работа во компјутерската визија. Да се обидеме да разбереме дали сите проблеми се веќе решени од гледна точка на академијата, дали победничкиот марш на ГАН продолжува на сите области, кој му дава отпор и кога ќе се случи револуцијата без надзор.
- 20:25 Кафе пауза
- 20:40 Моделирање секвенци со неограничен редослед на генерирање - Дмитриј Емелијаненко, ЈандексПредлагаме модел кој може да вметнува зборови на произволни места во генерираната реченица. Моделот имплицитно учи удобен редослед за декодирање врз основа на податоците. Најдобар квалитет се постигнува на неколку сетови на податоци: за машинско преведување, употреба во LaTeX и опис на сликата. Извештајот е посветен на статија во која покажуваме дека научениот редослед на декодирање всушност има смисла и е специфичен за проблемот што се решава.
- 20:55 Обука за обратна KL-дивергенција на претходни мрежи: подобрена несигурност и противничка робусност - Андреј Малинин, YandexПристапите на ансамблот за проценка на несигурност неодамна се применети на задачите за откривање на погрешна класификација, откривање на влез надвор од дистрибуција и откривање противнички напади. Претходните мрежи се предложени како пристап за ефикасно емулирање на ансамбл од модели за класификација со параметризирање на претходната дистрибуција на Дирихле над излезните дистрибуции. Се покажа дека овие модели ги надминуваат алтернативните пристапи на ансамблот, како што е Монте-Карло Dropout, во задачата за откривање на влез надвор од дистрибуција. Сепак, скалирањето на претходните мрежи до комплексни збирки на податоци со многу класи е тешко со користење на првично предложените критериуми за обука. Овој труд дава два придонеси. Прво, покажуваме дека соодветниот критериум за обука за претходни мрежи е обратната KL-дивергенција помеѓу дистрибуциите на Дирихле. Овој проблем се однесува на природата на распределбите на целните податоци за обука, овозможувајќи им на претходните мрежи успешно да се обучуваат за задачи за класификација со произволно многу класи, како и подобрување на перформансите за откривање надвор од дистрибуција. Второ, искористувајќи го овој нов критериум за обука, овој труд истражува користење на претходни мрежи за откривање противнички напади и предлага генерализирана форма на противничка обука. Се покажа дека изградбата на успешни адаптивни напади на белата кутија, кои влијаат на предвидувањето и избегнувањето откривање, против претходните мрежи обучени на CIFAR-10 и CIFAR-100 користејќи го предложениот пристап бара поголем износ на пресметковен напор отколку против мрежи кои се бранат со користење стандардни противнички обука или MC-напуштање.
- 21:10 Панел дискусија: „NeurlPS, кој прерасна: кој е виновен и што да се прави?“ - Александар Краинов, Јандекс
- 21:40 Афтерпарти
16 јануари, 18:30-21:30, четврток
- 19:00-19:30 „Решавање оперативни проблеми со користење на R за кукли“ - Константин Фирсов (Нетрис АД, главен инженер за имплементација).
- 19:30-20:00 „Оптимизација на залихи во малопродажба“ - Генрих Анањев (ПЈСЦ Белуга Груп, раководител на автоматизација на известување).
- 20:00-20:30 „BMS во X5: како да се направи рударство со деловни процеси на неструктурирани логови на POS користејќи R“ - Евгениј Ролдугин (Малопродажна група X5, раководител на Одделот за алатки за контрола на квалитетот на услугата), Илја Шутов (Тел за медиуми, раководител на Одделот за податоци научник).
18 јануари, 12:00-18:00 часот, сабота
- „Кога вреди да се преработи апликација од нула и како да се убеди бизнисот во ова“ - Алексеј Пјжанов, програмер, СибурВистинската приказна за тоа како најрадикален начин се справивме со техничкиот долг. Ќе ти кажам за тоа:
- Зошто добрата апликација се претвори во страшно наследство.
- Како ја донесовме тешката одлука да препишеме сè.
- Како ја продадовме оваа идеја на сопственикот на производот.
- Што произлезе од оваа идеја на крајот и зошто не жалиме за одлуката што ја донесовме.
- „Vuejs API mocks“ — Владислав Прусов, развивач на Frontend, AGIMA
18 јануари, 12:00-15:00 часот, сабота
- 12:00 „Zindi Sendy Logistics Challenge (rus)“ - Роман Пјанков
- 12:30 „Data Souls Wildfire AI (rus)“ - Илја Плотников
- 13:00 Кафе пауза
- 13:20 „Topcoder SpaceNet 5 Challenge & Signate the 3rd Tellus Satellite Challenge (eng)“ - Илја Кибардин
- 14:00 Кафе пауза
- 14:10 „Кодалаб автоматска регресија на временски серии (eng)“ - Денис Воротинцев
Извор: www.habr.com