В следующую среду, 22 декабря в 17:00 МСК у нас планируется второй семинар (второй - и вообще, и по теме оптимизации)).

😎 Максим Гончаров расскажет про комплексный подход к оптимизации товарного ассортимента.

Детали будут в понедельник.

🚀 @SBERLOGA online seminar on ML/bioinformatics:
👨‍🔬 Борис Бурков (http://borisburkov.net/ , @BorisBurkov) “Разбор алгоритмов и идей DeepMind AlphaFold2 с позиции ML-инженерии.”
⌚️ Пятница 24 декабря, 18.00 по Москве

Целеполагание ключевых модулей системы, а также ряд инженерных приемов:
- Исходные данные и общий поток информации в системе: выравнивания, hmmer, uniprot/mgnify/BFD, pdb, шаблоны структур.
- Архитектура нейросетевой части с высоты птичьего полета: Evoformer и структурный модуль.
- Evoformer: дистограммы из выравнивания через внешнее произведение и gated self-attention, условная оптимизация и соблюдения неравенств треугольника с помощью triangle self-attention
- Структурный модуль: механика постепенного сворачивания белка, Invariant Point Attention (IPA), SE(3)-эквивариантность
- Frame Aligned Point Error (FAPE) и дополнительные лоссы
- recylcing и самодистилляция

Подписывайтесь на: @sberloga, Ютуб: SBERLOGA - топовые доклады! @sberlogajobs - вакансии.

Зум линк - в чате: @sberlogabio

В эту среду 22 декабря в 17:00 МСК собираемся на второй семинар NoML.

Докладывать будет 😎 Максим Гончаров, руководитель направления Supply Chain Intelligence, GlowByte Advanced Analytics.

План доклада:
📌 Оригинальный алгоритм оценки качества кластеризации товаров и магазинов
📌 Прогнозирование функции плотности вероятностного распределения спроса с учетом конкуренции товаров на pytorch
📌 Собственная реализация алгоритма последовательной линейной аппроксимации выпуклой нелинейной функции цели для целочисленной нелинейной оптимизации
📌 Прогнозирование продаж и оптимизация ассортимента при помощи двух проходов на одной нейросети

Пока не решили, будем продолжать заставлять работать Google Meet, или перейдем на Zoom. Ссылка для подключения будет ближе к делу.

“Нейронаука — задачи для теоретической физики и анализа больших данных.”
⌚️ Четверг 23 декабря, 18.00 по Москве

В докладе будут рассмотрены ключевые вопросы теории мозга, которые инициированы современными исследованиями. Они включают в себя исследование коннектома методами случайных сетей, изучение зависимости явления синхронизации нейронов от структурного и функционального коннектомов. Также будут обсуждены вопросы , связанные с предполагаемой околокритичностью состояния мозга и его термодинамическими свойствами. Мы обсудим применение методов анализа больших данных к нейронауке; редукцию размерности и топологический анализ данных.

https://t.me/sberloga/179

ruGPT-3 & family в ML Space: трансформеры для генерации контента
23 декабря в 12:00

Более полувека назад Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс создали модель первого искусственного нейрона. С тех пор многое изменилось, и сейчас нейросетевые алгоритмы применяются повсеместно.

На что способны нейросети сегодня? На следующей неделе эксперты SberCloud и SberDevices расскажут об особенностях обучения и инференса самых понимающих трансформенных моделей: ruGPT-3, ruBERT, ruT5, ruRoBERTa, ruCLIP, ruDALL-E. Спикеры продемонстрируют, как в два клика использовать обученные модели в DataHub ML Space и поделятся примерами рыночных кейсов.

Вебинар будет особенно полезен дата-сайентистам, менеджерам AI/ML-продуктов, разработчикам, DevOps-инженерам, архитекторам.

https://sc.link/Q1YY

https://aigents.timepad.ru/event/1412596/
Дуализм субъективного восприятия объективного мира — Александр Гургенидзе — 23 декабря 18:00-20:30 (время Московское)

#Анонс дата-ивентов на неделю (дополняется)

Besmira Nushi and Mehrnoosh Sameki - Responsible AI Dashboard: A tool for operationalizing Responsible AITue, Dec 21, 2021 9:00 PM - 10:00 PM MSKShow in My Time Zone
Topic: Responsible AI Dashboard: A tool for operationalizing Responsible AI
Speaker#1: Besmira Nushi, Principal Researcher at Microsoft
Speaker#2: Mehrnoosh Sameki, Senior Technical Program Manager at Microsoft

Abstract:
The Responsible AI Dashboard is an open-source framework for helping engineers to build excellent products that are responsible and reliable. It provides a single pane of glass that integrates together ideas and technology from several open-source tools in the areas of error analysis (Error Analysis), interpretability (InterpretML), fairness (Fairlearn), counterfactual analysis (DiCE), and causal decision making (EconML).

The main goal is to further accelerate engineering processes in machine learning by enabling practitioners to design customizable workflows and tailor RAI dashboards that best fit with their scenario. Throu

#NoML. Предновогодний митапа по теме Feature Store.
очно в Москве 28 декабря в 18:00.

Программа:

😎 Иван Аникин, Team Lead ML Engineering, Big Data Lenta
FeatureStore - больше, чем просто фичи

😎 Сергей Ярымов, Data Engineer в МТС Big Data
Опыт построения корпоративного Feature Store

🎅 Дед Мороз
Расскажет что-то про Feature Store

😎 Спикеры, а также в лучших традициях наших голосовых чатов, все желающие
Круглый стол: Feature Store - хайп или необходимость

🍾🥂 Фуршет и свободное общение

Регистриуйтесь и приходите! https://noml.club/#rec389945842

ML REPA Meetup #8
23 декабря, 19:00

Что вы думаете об MLOps, Feature Store и Model Performance Monitoring? Команда DS & Big Data Lenta готова поделиться секретами и собственным опытом!

Программа:

✅ Вступительное слово
Как устроена работа в Big Data Ленты: ключевые направления работы, команды и роли.

✅ Как структурировать зоопарк моделей в облаке
Обсудим то, как собирать, деплоить, поддерживать несколько версий моделей одновременно. Поговорим также об архитектуре, CI/CD и оптимизации костов на облачную инфраструктуру.

✅ FeatureStore — откуда берутся фичи для моделей
Расскажем, зачем делать свой фичерстор, а также расскажем о нашем опыте его реализации: архитектуре, возможностях решения и организации бесшовного перехода между экспериментами и продуктивом.

✅ Model Perfomance Monitoring — как сделать полезный мониторинг
Расскажем, зачем нужен мониторинг модельного риска и почему пока не получится использовать готовые решения. Поделимся опытом разработки собственной системы.

Регистрируюсь!

Международная олимпиада по анализу данных IDAO 2022
Адрес: Онлайн
Время: 1 февраля 2022 г., 12:00
Стоимость: Бесплатно

Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ и Яндекс приглашают студентов и начинающих специалистов по анализу данных со всего мира принять участие в олимпиаде IDAO! Олимпиада проходит в пятый раз, платиновый партнер этого года — банк “Открытие”.

Это наш первый юбилей, и в честь этого мы решили изменить формат: теперь за призовые места смогут бороться только студенты. Таким образом будут уравнены возможности участников со всего мира, чтобы у действующих сотрудников IT-компаний не было преимущества при конкуренции со студентами.

Традиционно задачу первого тура предоставляет вышкинская лаборатория LAMBDA. В 2022 году первый тур IDAO посвящен решению научной задачи по предсказанию свойств двумерных кристаллов различных конфигураций. Задачу для финала предоставит платиновый партнер банк “Открытие”.

- Первый этап: 1-28 февраля, онлайн
- Финал: 16-17 апреля, Москва
https://idao.world/
https://t.me/IDAO

Седьмой рождественский коллоквиум по компьютерному зрению
28 декабря с 12:00 до 17:00.
Рождественский коллоквиум — ежегодное мероприятие, на котором выступают молодые исследователи ведущих лабораторий России и мира. Коллоквиум пройдет в онлайн формате
👉Регистрация
#трансляция https://youtu.be/vrSCD88X8BU
https://t.me/renat_alimbekov/162

Сегодня в 19:00 смотрите на ютубе премьеру финальной части Дата Ёлки (P.S.) 🎄
Будут итоги года по NLP, Quantum ML , GraphML и A/B тестам — больше чем полтора часа годноты 🍿

Там же в стриме можно найти и ещё несколько новогодних подогонов от ODS:
🎥 Плейлист из лучших видео 2021, посмотреть на праздниках
❄️ Открыли подачу на Зимнюю Школа, которая стартует с 25 января
📆 Календарь крупных ивентов ODS, с началом весеннего сезона Course Fest (spring) 12 февраля

🎅 Залетайте на пост скриптум Ёлки и погнали на праздники!

https://t.me/datafest/468

https://aigents.timepad.ru/event/1412596/
Про карты и экраны: по возможности просто о том, какие идеи они реализуют — Владимир Смолин — 6 января 2022 18:00-20:30 (время Московское)

https://aigents.timepad.ru/event/1412596/
Интерпретируемость современных алгоритмов машинного обучения и действительно ли компьютер — это чёрный ящик? — Юрий Бабуров — 13 января 2022 18:00-20:30 (время Московское)