Mahali pa kwenda: matukio yajayo ya bure kwa wataalamu wa IT huko Moscow (Januari 14-18)

Matukio yaliyo na usajili wazi:

• AI na Simu ya Mkononi
• NeurIPS Tafrija ya Mwaka Mpya
• Mkutano wa R Moscow #5
• Mkutano wa mbele huko Moscow (Gastromarket Balchug)
• Mafunzo ya mashine ya kujifunza katika Avito 2.0

AI na Simu ya Mkononi

Januari 14, 19:00-22:00, Jumanne

Tunakualika kwenye mkutano kuhusu akili ya bandia, matumizi yake kwenye vifaa vya rununu na mitindo muhimu zaidi ya kiteknolojia na biashara ya muongo mpya. Mpango huo unajumuisha ripoti za kuvutia, majadiliano, pizza na hisia nzuri.

Mmoja wa wazungumzaji ni mwanzilishi katika kutambulisha teknolojia za hivi punde huko Hollywood, Ikulu ya Marekani; kitabu chake "Augmented: Life in the Smart Lane" kilitajwa kuwa mojawapo ya vitabu vyake vya marejeo anavyovipenda zaidi na Rais wa China katika hotuba yake ya Mwaka Mpya.

NeurIPS Tafrija ya Mwaka Mpya

Januari 15, kuanzia saa 18:00, Jumatano

• 18:00 Usajili
• 19:00 Ufunguzi - Mikhail Bilenko, Yandex
• 19:05 Mafunzo ya kuimarisha katika NeurIPS 2019: jinsi ilivyokuwa - Sergey Kolesnikov, TinkoffKila mwaka mada ya ujifunzaji wa kuimarisha (RL) inazidi kuwa moto na ya kusisimka zaidi. Na kila mwaka, DeepMind na OpenAI huongeza mafuta kwenye moto kwa kutoa roboti mpya ya utendakazi wa kibinadamu. Je, kuna kitu cha thamani nyuma ya hili? Na ni mitindo gani ya hivi punde katika anuwai zote za RL? Hebu tujue!
• 19:25 Mapitio ya kazi ya NLP katika NeurIPS 2019 - Mikhail Burtsev, MIPTLeo, mwelekeo wa mafanikio zaidi katika uwanja wa usindikaji wa lugha ya asili unahusishwa na ujenzi wa usanifu kulingana na mifano ya lugha na grafu za ujuzi. Ripoti itatoa muhtasari wa kazi ambazo mbinu hizi zinatumika kuunda mifumo ya mazungumzo kutekeleza majukumu mbalimbali. Kwa mfano, kuwasiliana juu ya mada ya jumla, kuongeza huruma na kufanya mazungumzo yenye lengo.
• 19:45 Njia za kuelewa aina ya uso wa kazi ya kupoteza - Dmitry Vetrov, Kitivo cha Sayansi ya Kompyuta, Chuo Kikuu cha Taifa cha Utafiti wa Shule ya Juu ya UchumiNitajadili karatasi kadhaa zinazochunguza athari zisizo za kawaida katika kujifunza kwa kina. Madhara haya yanatoa mwanga juu ya kuonekana kwa uso wa kazi ya kupoteza katika nafasi ya uzito na kuruhusu sisi kuweka mbele idadi ya hypotheses. Ikithibitishwa, itawezekana kudhibiti ukubwa wa hatua kwa ufanisi zaidi katika mbinu za uboreshaji. Hii pia itafanya uwezekano wa kutabiri thamani inayoweza kufikiwa ya kazi ya upotezaji kwenye sampuli ya jaribio muda mrefu kabla ya mwisho wa mafunzo.
• 20:05 Mapitio ya kazi kwenye maono ya kompyuta katika NeurIPS 2019 - Sergey Ovcharenko, Konstantin Lakhman, YandexTutaangalia maeneo makuu ya utafiti na kazi katika maono ya kompyuta. Wacha tujaribu kuelewa ikiwa shida zote tayari zimetatuliwa kutoka kwa mtazamo wa taaluma, ikiwa maandamano ya ushindi ya GAN yanaendelea katika maeneo yote, ni nani anayepinga, na ni lini mapinduzi yasiyosimamiwa yatafanyika.
• 20:25 Mapumziko ya kahawa
• 20:40 Kuiga mlolongo na mpangilio usio na kikomo wa kizazi - Dmitry Emelianenko, YandexTunapendekeza kielelezo ambacho kinaweza kuingiza maneno katika maeneo ya kiholela katika sentensi iliyotolewa. Mtindo hujifunza kwa ukamilifu mpangilio unaofaa wa kusimbua kulingana na data. Ubora bora zaidi unapatikana kwenye hifadhidata kadhaa: kwa tafsiri ya mashine, tumia katika LaTeX na maelezo ya picha. Ripoti hii imetolewa kwa makala ambayo tunaonyesha kwamba mpangilio uliojifunza wa usimbaji unaeleweka na ni mahususi kwa tatizo linalotatuliwa.
• 20:55 Reverse KL-Divergence Mafunzo ya Mitandao ya Awali: Kutokuwa na uhakika Kuboreshwa na Uimara wa Adui - Andrey Malinin, YandexMbinu za Mkusanyiko za ukadiriaji wa kutokuwa na uhakika zimetumika hivi majuzi kwa kazi za kugundua uainishaji mbaya, ugunduzi wa pembejeo nje ya usambazaji na ugunduzi wa shambulio la adui. Mitandao ya Awali imependekezwa kama mbinu ya kuiga vyema mkusanyiko wa mifano ya uainishaji kwa kuweka vigezo vya usambazaji wa awali wa Dirichlet juu ya usambazaji wa matokeo. Miundo hii imeonyeshwa kuwa bora zaidi kuliko mbinu mbadala za kuunganisha, kama vile Monte-Carlo Dropout, kwenye jukumu la kugundua pembejeo nje ya usambazaji. Hata hivyo, kuongeza Mitandao ya Awali hadi hifadhidata changamano yenye madarasa mengi ni vigumu kwa kutumia vigezo vya mafunzo vilivyopendekezwa awali. Karatasi hii inatoa michango miwili. Kwanza, tunaonyesha kuwa kigezo kinachofaa cha mafunzo kwa Mitandao ya Awali ni tofauti ya KL kati ya usambazaji wa Dirichlet. Masuala haya yanashughulikia asili ya usambazaji lengwa wa data ya mafunzo, kuwezesha mitandao ya awali kupata mafunzo kwa ufanisi kuhusu kazi za uainishaji na madarasa mengi kiholela, pamoja na kuboresha utendakazi wa utambuzi nje ya usambazaji. Pili, kwa kutumia kigezo hiki kipya cha mafunzo, karatasi hii inachunguza kwa kutumia Mitandao ya Awali ili kugundua mashambulizi ya wapinzani na kupendekeza aina ya jumla ya mafunzo ya uhasama. Inaonyeshwa kuwa uundaji wa mashambulio ya kisanduku cheupe yaliyofaulu, ambayo huathiri ubashiri na kukwepa kugunduliwa, dhidi ya Mitandao ya Awali iliyofunzwa kwenye CIFAR-10 na CIFAR-100 kwa kutumia mbinu iliyopendekezwa inahitaji juhudi kubwa zaidi ya kukokotoa kuliko dhidi ya mitandao inayotetewa kwa kutumia uhasama wa kawaida. mafunzo au kuacha MC.
• 21:10 Majadiliano ya paneli: "NeurlPS, ambayo imeongezeka sana: ni nani wa kulaumiwa na nini cha kufanya?" - Alexander Krainov, Yandex
• 21:40 Karamu ya Baadaye

Mkutano wa R Moscow #5

Januari 16, 18:30-21:30, Alhamisi

• 19:00-19:30 "Kutatua matatizo ya uendeshaji kwa kutumia R kwa dummies" - Konstantin Firsov (Netris JSC, Mhandisi Mkuu wa Utekelezaji).
• 19:30-20:00 "Uboreshaji wa hesabu katika rejareja" - Genrikh Ananyev (PJSC Beluga Group, Mkuu wa kuripoti otomatiki).
• 20:00-20:30 "BMS katika X5: jinsi ya kufanya madini ya mchakato wa biashara kwenye magogo ya POS ambayo hayajaundwa kwa kutumia R" - Evgeniy Roldugin (Kikundi cha Rejareja cha X5, Mkuu wa Idara ya Vyombo vya Kudhibiti Ubora wa Huduma), Ilya Shutov (Media Tel, Mkuu Mwanasayansi wa data wa Idara).

Mkutano wa mbele huko Moscow (Gastromarket Balchug)

Januari 18, 12:00-18:00, Jumamosi

• "Ni lini inafaa kuandika tena programu kutoka mwanzo, na jinsi ya kushawishi biashara hii" - Alexey Pyzhyanov, msanidi programu, SiburHadithi halisi ya jinsi tulivyoshughulikia deni la kiufundi kwa njia kali zaidi. Nitakuambia juu yake:
  1. Kwa nini maombi mazuri yamegeuka kuwa urithi wa kutisha.
  2. Jinsi tulivyofanya uamuzi mgumu wa kuandika upya kila kitu.
  3. Jinsi tulivyouza wazo hili kwa mmiliki wa bidhaa.
  4. Ni nini kilitoka kwa wazo hili mwishoni, na kwa nini hatujutii uamuzi tuliofanya.

• "Vuejs API inadhihaki" - Vladislav Prusov, msanidi wa Frontend, AGIMA

Mafunzo ya mashine ya kujifunza katika Avito 2.0

Januari 18, 12:00-15:00, Jumamosi

• 12:00 "Zindi Sendy Logistics Challenge (rus)" - Roman Pyankov
• 12:30 "Data Souls Firefire AI (rus)" - Ilya Plotnikov
• 13:00 Mapumziko ya kahawa
• 13:20 "Topcoder SpaceNet 5 Challenge & Saini Changamoto ya 3 ya Satellite ya Tellus (eng)" - Ilya Kibardin
• 14:00 Mapumziko ya kahawa
• 14:10 "Regression ya Saa za Codalab Otomatiki (eng)" - Denis Vorotyntsev

Chanzo: mapenzi.com