Açık kayıtla düzenlenen etkinlikler:
14 Ocak 19:00-22:00, Salı
Sizi yapay zeka, mobil cihazlardaki uygulamaları ve yeni on yılın en önemli teknolojik ve iş trendleri hakkında bir toplantıya davet ediyoruz. Program ilginç raporlar, tartışmalar, pizza ve iyi bir ruh hali içeriyor.
Konuşmacılardan biri, Hollywood'daki en son teknolojilerin tanıtılmasında öncü olan Beyaz Saray'dır; “Artırılmış: Akıllı Şeritte Yaşam” adlı kitabı, Çin Devlet Başkanı tarafından yılbaşı konuşmasında en sevdiği referans kitaplarından biri olarak anıldı.
15 Ocak Çarşamba 18:00'den itibaren
- 18:00 Kayıt
- 19:00 Açılış - Mikhail Bilenko, Yandex
- 19:05 NeurIPS 2019'da pekiştirmeli öğrenme: nasıldı - Sergey Kolesnikov, TinkoffTakviyeli öğrenme (RL) konusu her yıl daha da sıcaklaşıyor ve daha fazla abartılıyor. Ve her yıl DeepMind ve OpenAI, yeni bir insanüstü performans botu piyasaya sürerek yangını körüklüyor. Bunun arkasında gerçekten değerli bir şey var mı? Ve tüm RL çeşitliliğindeki en son trendler nelerdir? Hadi bulalım!
- 19:25 NeurIPS 2019'da NLP çalışmalarının gözden geçirilmesi - Mikhail Burtsev, MIPTGünümüzde doğal dil işleme alanındaki en çığır açıcı trendler, dil modellerine ve bilgi grafiklerine dayalı mimarilerin inşası ile ilişkilidir. Rapor, bu yöntemlerin çeşitli işlevleri uygulamaya yönelik diyalog sistemleri oluşturmak için kullanıldığı çalışmalara genel bir bakış sunacaktır. Örneğin genel konularda iletişim kurmak, empatiyi artırmak ve hedefe yönelik diyalog yürütmek için.
- 19:45 Kayıp fonksiyonunun yüzey türünü anlamanın yolları - Dmitry Vetrov, Bilgisayar Bilimleri Fakültesi, Ulusal Araştırma Üniversitesi İktisat Yüksek OkuluDerin öğrenmedeki alışılmadık etkileri araştıran birkaç makaleyi tartışacağım. Bu etkiler ağırlık uzayındaki kayıp fonksiyonunun yüzeyinin görünümüne ışık tutmakta ve bir takım hipotezler öne sürmemize olanak sağlamaktadır. Onaylandığı takdirde optimizasyon yöntemlerinde adım boyutunun daha etkili bir şekilde düzenlenmesi mümkün olacaktır. Bu aynı zamanda eğitimin bitiminden çok önce test örneğindeki kayıp fonksiyonunun ulaşılabilir değerinin tahmin edilmesini de mümkün kılacaktır.
- 20:05 NeurIPS 2019'da bilgisayarla görme konusundaki çalışmaların gözden geçirilmesi - Sergey Ovcharenko, Konstantin Lakhman, YandexBilgisayarlı görmedeki ana araştırma ve çalışma alanlarına bakacağız. Akademi açısından tüm sorunların çözülüp çözülmediğini, GAN'ın muzaffer yürüyüşünün her alanda devam edip etmediğini, buna kimin direndiğini, denetimsiz devrimin ne zaman gerçekleşeceğini anlamaya çalışalım.
- 20:25 Kahve molası
- 20:40 Sınırsız üretim sırası ile modelleme dizileri - Dmitry Emelianenko, YandexOluşturulan cümlede kelimeleri rastgele yerlere yerleştirebilen bir model öneriyoruz. Model, verilere dayalı olarak uygun bir kod çözme sırasını örtülü olarak öğrenir. En iyi kalite çeşitli veri kümelerinde elde edilir: makine çevirisi için, LaTeX'te kullanım ve görüntü açıklaması. Rapor, öğrenilen kod çözme sırasının gerçekten anlamlı olduğunu ve çözülen soruna özel olduğunu gösterdiğimiz bir makaleye ayrılmıştır.
- 20:55 Önceki Ağların Ters KL-Divergence Eğitimi: Geliştirilmiş Belirsizlik ve Çekişmeli Sağlamlık - Andrey Malinin, YandexBelirsizlik tahmini için topluluk yaklaşımları yakın zamanda yanlış sınıflandırma tespiti, dağıtım dışı girdi tespiti ve düşmanca saldırı tespiti görevlerine uygulanmıştır. Önceki Ağlar, çıktı dağılımları üzerinde bir Dirichlet ön dağılımını parametrelendirerek sınıflandırma için bir modeller topluluğunu verimli bir şekilde taklit etmeye yönelik bir yaklaşım olarak önerilmiştir. Bu modellerin, dağıtım dışı girdi tespiti görevinde Monte-Carlo Dropout gibi alternatif topluluk yaklaşımlarından daha iyi performans gösterdiği gösterilmiştir. Bununla birlikte, Önceki Ağları birçok sınıfa sahip karmaşık veri kümelerine ölçeklendirmek, başlangıçta önerilen eğitim kriterlerini kullanarak zordur. Bu makalenin iki katkısı bulunmaktadır. İlk olarak, Önceki Ağlar için uygun eğitim kriterinin Dirichlet dağılımları arasındaki ters KL-diverjansı olduğunu gösteriyoruz. Bu sorun, eğitim verisi hedef dağıtımlarının doğasını ele alarak, önceki ağların keyfi olarak çok sayıda sınıfla sınıflandırma görevleri konusunda başarılı bir şekilde eğitilmesini sağlamanın yanı sıra dağıtım dışı tespit performansını iyileştirmeyi sağlar. İkinci olarak, bu yeni eğitim kriterinden yararlanarak, bu makale, rakip saldırıları tespit etmek için Önceki Ağların kullanımını araştırıyor ve genelleştirilmiş bir rakip eğitim biçimi öneriyor. Önerilen yaklaşımı kullanarak CIFAR-10 ve CIFAR-100 üzerinde eğitilmiş Önceki Ağlara karşı tahmini etkileyen ve tespitten kaçan başarılı uyarlanabilir beyaz kutu saldırılarının oluşturulmasının, standart rakip saldırı kullanılarak savunulan ağlara göre daha fazla hesaplama çabası gerektirdiği gösterilmiştir. eğitim veya MC'yi bırakma.
- 21:10 Panel tartışması: “Çok fazla büyüyen NeurlPS: kimi suçlayacak ve ne yapmalı?” — Alexander Krainov, Yandex
- 21:40 Parti sonrası
16 Ocak 18:30-21:30, Perşembe
- 19:00-19:30 “Yeni başlayanlar için R kullanarak operasyonel sorunları çözme” - Konstantin Firsov (Netris JSC, Baş Uygulama Mühendisi).
- 19:30-20:00 “Perakendede envanter optimizasyonu” - Genrikh Ananyev (PJSC Beluga Grubu, raporlama otomasyonu başkanı).
- 20:00-20:30 “X5'te BMS: R kullanılarak yapılandırılmamış POS günlüklerinde iş süreci madenciliği nasıl yapılır” - Evgeniy Roldugin (X5 Perakende Grubu, Hizmet Kalitesi Kontrol Araçları Departmanı Başkanı), Ilya Shutov (Medya Tel, Başkan) Departman veri bilimcisi).
18 Ocak 12:00-18:00 Cumartesi
- “Bir uygulamayı sıfırdan yeniden yazmaya ne zaman değer ve işletmeyi buna nasıl ikna edebiliriz” - Alexey Pyzhyanov, geliştirici, SiburTeknik borçla en radikal şekilde nasıl baş ettiğimizin gerçek hikayesi. Size bundan bahsedeceğim:
- Neden iyi bir uygulama berbat bir mirasa dönüştü?
- Her şeyi yeniden yazmak gibi zor bir kararı nasıl verdik?
- Bu fikri ürün sahibine nasıl sattık.
- Sonunda bu fikirden ne çıktı ve neden verdiğimiz karardan pişman değiliz?
- “Vuejs API taklitleri” — Vladislav Prusov, Ön Uç geliştiricisi, AGIMA
18 Ocak 12:00-15:00 Cumartesi
- 12:00 “Zindi Sendy Lojistik Mücadelesi (rus)” - Roman Pyankov
- 12:30 “Data Souls Wildfire AI (rus)” - Ilya Plotnikov
- 13:00 Kahve molası
- 13:20 “Topcoder SpaceNet 5 Yarışması ve 3. Tellus Uydu Yarışmasına İmza Atın (eng)” - Ilya Kibardin
- 14:00 Kahve molası
- 14:10 "Codalab Otomatik Zaman Serisi Regresyonu (eng)" — Denis Vorotyntsev
Kaynak: habr.com