Всем привет.
Помимо непосредственно научных результатов, NSS Lab создает ещё и многочисленные open-source продукты. Сегодня мы хотим кратко описать наши основные фреймворки и библиотеки; одни из них знакомы нашим постоянным читателям, другие - представляются впервые.
Мы будем очень рады звездочкам на гитхабе, равно как и любому другому фидбеку.
FEDOT (https://github.com/nccr-itmo/FEDOT) - не нуждающийся в представлении фреймворк автоматического машинного обучения, позволяющий строить композитные пайплайны для различных задач и типов данных с помощью эволюционных алгоритмов. Особенно он хорош в прогнозировании временных рядов. Помимо основного репозитория, доступен прототип веб-интерфейса - https://github.com/nccr-itmo/FEDOT.Web и версия для поиска архитектур сверточных нейронных сетей - https://github.com/ITMO-NSS-team/nas-fedot
GEFEST (https://github.com/ITMO-NSS-team/GEFEST) - фреймворк для генеративного дизайна физических объектов, взаимодействующих с физической средой. Среди примеров применения - поиск оптимальной конфигурации волноломов в портах, искусственных селезенок, дорог на нефтяном месторождении. Особенность фреймворка является модульность - каждый блок (оптимизатор, симулятор и т.д.) можно заменить в зависимости от решаемой задачи.
BAMT (https://github.com/ITMO-NSS-team/BAMT) - фреймворк для обучения байесовских сетей, а также для выполнения прикладных задач, связанных с моделированием на основе байесовских сетей. Фреймворк включает самые передовые алгоритмы обучения структуры и параметров байесовских сетей, а также функционал, позволяющих производить семплирование. Модульная структура фреймворка позволяет добавлять в него новые алгоритмы обучения. Функциональность фреймворка была опробован на геологических и социальных данных - код можно найти в папке с примерами.
EPDE (https://github.com/ITMO-NSS-team/EPDE) - фреймворк для определения дифференциальных уравнений, которые описывают динамические системы, на основе временных рядов, или полей измерений. В основу подхода положен эволюционный алгоритм, который позволяет подобрать уравнения, соблюдая баланс между их "сложностью" и качеством воспроизведения процесса. В то время как большинство аналогичных фреймворков накладывает жесткие ограничения на структуру искомых уравнений, работая преимущественно на аппроксимацией временной динамики процесса, EPDE обладает большей гибкостью и может получать произвольные уравнения.
TEDEouS (Torch Exhaustive Differential Equation Solver) (https://github.com/ITMO-NSS-team/torch_DE_solver ) - “один, чтобы править всеми”, фреймворк автоматизированного решения дифференциальных уравнений. В самой области существуют несколько десятков древнейших представителей профессии, написанных на Fortran и C++ (например, в той же boost library таковой есть) - они решают свою задачу быстро и точно. Проблема в том, что для каждой отдельной задачи нужен свой солвер, а людей, которые умеют пользоваться всеми солверами - ничтожно мало. Мы подумали и решили перепоручить решение диффуров компьютеру - пусть он решает всё не так быстро и точно, но зато сам.
pytsbe (https://github.com/ITMO-NSS-team/pytsbe) - библиотека для бенчмаркинга на задачах прогнозирования временных рядов. Например, если у вас есть два алгоритма прогнозирования и вы не знаете какой из них лучше - вы запускаете эту библиотеку и она проводит сравнение на разных горизонтах прогнозирования и на множестве рядов. Есть множество опций для запуска по несколько раз с усреднением результатов (что особенно важно для AutoML), отрисовкой графиков и сохранением большого количества дополнительной информации.
meteotik (https://github.com/ITMO-NSS-team/meteotik) - модуль для формирования временных рядов из сеток реанализа (это такие рассчитанные моделью значения метеопараметров на большую территорию, например, направление ветра) и статистического сравнения рядов с такими же данными, но с метеостанций (данные измерений, они точечные, зато как правило точнее реанализа). Мини-библиотека позволяет формировать таблицы для отчетов и множество красивых графиков.
Помимо непосредственно научных результатов, NSS Lab создает ещё и многочисленные open-source продукты. Сегодня мы хотим кратко описать наши основные фреймворки и библиотеки; одни из них знакомы нашим постоянным читателям, другие - представляются впервые.
Мы будем очень рады звездочкам на гитхабе, равно как и любому другому фидбеку.
FEDOT (https://github.com/nccr-itmo/FEDOT) - не нуждающийся в представлении фреймворк автоматического машинного обучения, позволяющий строить композитные пайплайны для различных задач и типов данных с помощью эволюционных алгоритмов. Особенно он хорош в прогнозировании временных рядов. Помимо основного репозитория, доступен прототип веб-интерфейса - https://github.com/nccr-itmo/FEDOT.Web и версия для поиска архитектур сверточных нейронных сетей - https://github.com/ITMO-NSS-team/nas-fedot
GEFEST (https://github.com/ITMO-NSS-team/GEFEST) - фреймворк для генеративного дизайна физических объектов, взаимодействующих с физической средой. Среди примеров применения - поиск оптимальной конфигурации волноломов в портах, искусственных селезенок, дорог на нефтяном месторождении. Особенность фреймворка является модульность - каждый блок (оптимизатор, симулятор и т.д.) можно заменить в зависимости от решаемой задачи.
BAMT (https://github.com/ITMO-NSS-team/BAMT) - фреймворк для обучения байесовских сетей, а также для выполнения прикладных задач, связанных с моделированием на основе байесовских сетей. Фреймворк включает самые передовые алгоритмы обучения структуры и параметров байесовских сетей, а также функционал, позволяющих производить семплирование. Модульная структура фреймворка позволяет добавлять в него новые алгоритмы обучения. Функциональность фреймворка была опробован на геологических и социальных данных - код можно найти в папке с примерами.
EPDE (https://github.com/ITMO-NSS-team/EPDE) - фреймворк для определения дифференциальных уравнений, которые описывают динамические системы, на основе временных рядов, или полей измерений. В основу подхода положен эволюционный алгоритм, который позволяет подобрать уравнения, соблюдая баланс между их "сложностью" и качеством воспроизведения процесса. В то время как большинство аналогичных фреймворков накладывает жесткие ограничения на структуру искомых уравнений, работая преимущественно на аппроксимацией временной динамики процесса, EPDE обладает большей гибкостью и может получать произвольные уравнения.
TEDEouS (Torch Exhaustive Differential Equation Solver) (https://github.com/ITMO-NSS-team/torch_DE_solver ) - “один, чтобы править всеми”, фреймворк автоматизированного решения дифференциальных уравнений. В самой области существуют несколько десятков древнейших представителей профессии, написанных на Fortran и C++ (например, в той же boost library таковой есть) - они решают свою задачу быстро и точно. Проблема в том, что для каждой отдельной задачи нужен свой солвер, а людей, которые умеют пользоваться всеми солверами - ничтожно мало. Мы подумали и решили перепоручить решение диффуров компьютеру - пусть он решает всё не так быстро и точно, но зато сам.
pytsbe (https://github.com/ITMO-NSS-team/pytsbe) - библиотека для бенчмаркинга на задачах прогнозирования временных рядов. Например, если у вас есть два алгоритма прогнозирования и вы не знаете какой из них лучше - вы запускаете эту библиотеку и она проводит сравнение на разных горизонтах прогнозирования и на множестве рядов. Есть множество опций для запуска по несколько раз с усреднением результатов (что особенно важно для AutoML), отрисовкой графиков и сохранением большого количества дополнительной информации.
meteotik (https://github.com/ITMO-NSS-team/meteotik) - модуль для формирования временных рядов из сеток реанализа (это такие рассчитанные моделью значения метеопараметров на большую территорию, например, направление ветра) и статистического сравнения рядов с такими же данными, но с метеостанций (данные измерений, они точечные, зато как правило точнее реанализа). Мини-библиотека позволяет формировать таблицы для отчетов и множество красивых графиков.
🔥1
Графическая версия с логотипами.
Все решения, не вошедшие в основной список, доступны в https://github.com/ITMO-NSS-team
P.S. Для тех, кто хочет разрабатывать научный опен-сорс, но не знает как - скоро проведем на эту тему онлайн-семинар.
Все решения, не вошедшие в основной список, доступны в https://github.com/ITMO-NSS-team
P.S. Для тех, кто хочет разрабатывать научный опен-сорс, но не знает как - скоро проведем на эту тему онлайн-семинар.
🔥2
Всем привет!
Сегодня мы выпустили ещё одну статью на Хабре - "Про настройку гиперпараметров ансамблей моделей машинного обучения" за неизменным авторством Михаила Сарафанова.
Где почитать:
https://habr.com/ru/post/672486/
В статье поднимается тема настройки (tuning) гиперпараметров в пайплайнах машинного обучения, получаемых при помощи многоуровневого блендинга отдельных моделей. Дается небольшой обзор вопроса, ссылки на интересные посты и примеры, а также описывается как мы решали такую проблему во фреймворке FEDOT (куда уж без него). Есть и немного экспериментальных результатов.
Будем рады любом фидбеку: лайкам, комментариям, репостам.
Сегодня мы выпустили ещё одну статью на Хабре - "Про настройку гиперпараметров ансамблей моделей машинного обучения" за неизменным авторством Михаила Сарафанова.
Где почитать:
https://habr.com/ru/post/672486/
В статье поднимается тема настройки (tuning) гиперпараметров в пайплайнах машинного обучения, получаемых при помощи многоуровневого блендинга отдельных моделей. Дается небольшой обзор вопроса, ссылки на интересные посты и примеры, а также описывается как мы решали такую проблему во фреймворке FEDOT (куда уж без него). Есть и немного экспериментальных результатов.
Будем рады любом фидбеку: лайкам, комментариям, репостам.
Хабр
Про настройку гиперпараметров ансамблей моделей машинного обучения
Привет Хабр! Под катом хочется затронуть тему настройки гиперпараметров в моделях машинного обучения, получаемых при помощи блендинга. В таких ансамблях предсказания из одной модели машинного обучения...
👍2🔥2
Всем привет.
Завтра в рамках конференции VK Cloud Conf пройдет сессия "AutoML на 360. Как выбрать технологии и внедрить".
Возможна ли дискуссия про современный AutoML без упоминания создаваемого в нашей лаборатории фреймворка FEDOT? Ответ очевиден.
Поэтому, если хотите послушать - регистрируйтесь по ссылке и подключайтесь к трансляции дискуссии с 15:30 до 16:00 мск.
UPD: запись доступна тут.
Завтра в рамках конференции VK Cloud Conf пройдет сессия "AutoML на 360. Как выбрать технологии и внедрить".
Возможна ли дискуссия про современный AutoML без упоминания создаваемого в нашей лаборатории фреймворка FEDOT? Ответ очевиден.
Поэтому, если хотите послушать - регистрируйтесь по ссылке и подключайтесь к трансляции дискуссии с 15:30 до 16:00 мск.
UPD: запись доступна тут.
👍3
NSS Lab News
Всем привет! Сегодня мы выпустили ещё одну статью на Хабре - "Про настройку гиперпараметров ансамблей моделей машинного обучения" за неизменным авторством Михаила Сарафанова. Где почитать: https://habr.com/ru/post/672486/ В статье поднимается тема настройки…
Всем привет.
Сегодня вышла ещё и англоязычная версия поста про настройку гиперпараметров ансамблей моделей машинного обучения:
https://towardsdatascience.com/hyperparameters-tuning-for-machine-learning-model-ensembles-8051782b538b
Читайте, лайкайте, распространяйте в международном сообществе)
Сегодня вышла ещё и англоязычная версия поста про настройку гиперпараметров ансамблей моделей машинного обучения:
https://towardsdatascience.com/hyperparameters-tuning-for-machine-learning-model-ensembles-8051782b538b
Читайте, лайкайте, распространяйте в международном сообществе)
Всем привет!
С 25 июня по 10 июля в пространстве Севкабель Порт проходит выставка роботического искусства от ИТМО. В программе мероприятия 9 июля в 12-00 - доклад сотрудника нашей лаборатории Григория Киргизова, посвященный различным подходам к ИИ (сильному и не только).
Если будете в тех местах - заходите послушать Григория, а также посмотреть на инсталляцию его же авторства).
С 25 июня по 10 июля в пространстве Севкабель Порт проходит выставка роботического искусства от ИТМО. В программе мероприятия 9 июля в 12-00 - доклад сотрудника нашей лаборатории Григория Киргизова, посвященный различным подходам к ИИ (сильному и не только).
Если будете в тех местах - заходите послушать Григория, а также посмотреть на инсталляцию его же авторства).
🔥6😢1
Всем привет.
На этих выходных представители нашей лаборатории - Андрей Гетманов, Майя Пинчук и Валерий Покровский поучаствовали в хакатоне по ИИ "Цифровой прорыв".
Основанное на AutoML-фреймворке FEDOT решение позволило им быстро и эффективно решить задачу прогнозирования временных рядов из области экономики (предоставленных Центробанком) и ворваться в ТОП3.
Презентация, код и данные доступны в репозитории. Видео выступления можно посмотреть по ссылке на отметке 58:20.
Подробности по решению:
В качестве начального приближения для каждого временного ряда использована модель авторегрессии с L2 регуляризацией.
На основе этих данных построена двухуровневая мета-модель, учитывающая структуру временных рядов. Для каждого временного ряда выбирается самый близкий по структуре временной ряд из тестовых данных и выбираются гиперпараметры, которые оказались лучшими для похожего ряда из обучающей выборки. В случаях условного предсказания используется модель с добавлением в нее экзогенных переменных.
На этих выходных представители нашей лаборатории - Андрей Гетманов, Майя Пинчук и Валерий Покровский поучаствовали в хакатоне по ИИ "Цифровой прорыв".
Основанное на AutoML-фреймворке FEDOT решение позволило им быстро и эффективно решить задачу прогнозирования временных рядов из области экономики (предоставленных Центробанком) и ворваться в ТОП3.
Презентация, код и данные доступны в репозитории. Видео выступления можно посмотреть по ссылке на отметке 58:20.
Подробности по решению:
В качестве начального приближения для каждого временного ряда использована модель авторегрессии с L2 регуляризацией.
На основе этих данных построена двухуровневая мета-модель, учитывающая структуру временных рядов. Для каждого временного ряда выбирается самый близкий по структуре временной ряд из тестовых данных и выбираются гиперпараметры, которые оказались лучшими для похожего ряда из обучающей выборки. В случаях условного предсказания используется модель с добавлением в нее экзогенных переменных.
🔥9
Tunneling_effect_paper_EJM-rev1-black.pdf
1.3 MB
#daily_science
Всем привет. Это я, Саша. Закончил работу над статьёй по туннельному эффекту в акустике.
Наверное все знают про судьбу частицы-электрона в потенциальной яме. Несмотря на давящий потенциал, он имеет возможность выбраться из трудной ситуации, потому что он ещё и волна.
Волны бывают и другого рода, в том числе и акустические. И вот, как выяснилось, не обязательно думать о частицах. Волна, если ей помогает более сильная (с более низкой частотой отсечки) подруга, всегда может выбраться из давящего потенциала, если они вместе путешествуют по периодической структуре на частоте меньшей, чем доступно слабой волне в одиночку.
Ну и побочно ввели новое определение фазовой и групповой скорости композитной волны (раньше так никто не делал, этот вопрос мне задали на защите диссертации два года назад, ответил на него только сейчас).
Всем привет. Это я, Саша. Закончил работу над статьёй по туннельному эффекту в акустике.
Наверное все знают про судьбу частицы-электрона в потенциальной яме. Несмотря на давящий потенциал, он имеет возможность выбраться из трудной ситуации, потому что он ещё и волна.
Волны бывают и другого рода, в том числе и акустические. И вот, как выяснилось, не обязательно думать о частицах. Волна, если ей помогает более сильная (с более низкой частотой отсечки) подруга, всегда может выбраться из давящего потенциала, если они вместе путешествуют по периодической структуре на частоте меньшей, чем доступно слабой волне в одиночку.
Ну и побочно ввели новое определение фазовой и групповой скорости композитной волны (раньше так никто не делал, этот вопрос мне задали на защите диссертации два года назад, ответил на него только сейчас).
🔥5👍2
Всем привет!
В это воскресенье на конференции HackConf произойдет доклад Николая Никитина под названием "Автоматическое машинное обучение: от автоматизации рутины к композитному ИИ". Доклад начнется в 13-00 (см. программу мероприятия).
Регистрируйтесь и приходите послушать - Санкт-Петербург, пл. Победы, д. 1, Park Inn Пулковская. Всё в духе старой школы - никаких трансляций не будет.
Про что будет идти речь:
Мы поговорим о различных инструментах AutoML и их возможностях. Помимо стандартных задач работы с табличными данными, отдельное внимание будет уделено задачам прогнозирования и классификации временных рядов.
В качестве примера многофункционального инструмента AutoML расскажу о open-source фреймворке FEDOT, разрабатываемом в нашей лаборатории.
Будут затронуты вопросы автоматического создания гибридных, композитных и мульти-модальных пайплайнов МО, бенчмаркинга AutoML-решений, а также намечены перспективные пути повышения их эффективности. В заключение обсудим концепцию композитного ИИ и роль AutoML в ее реализации.
В это воскресенье на конференции HackConf произойдет доклад Николая Никитина под названием "Автоматическое машинное обучение: от автоматизации рутины к композитному ИИ". Доклад начнется в 13-00 (см. программу мероприятия).
Регистрируйтесь и приходите послушать - Санкт-Петербург, пл. Победы, д. 1, Park Inn Пулковская. Всё в духе старой школы - никаких трансляций не будет.
Про что будет идти речь:
Мы поговорим о различных инструментах AutoML и их возможностях. Помимо стандартных задач работы с табличными данными, отдельное внимание будет уделено задачам прогнозирования и классификации временных рядов.
В качестве примера многофункционального инструмента AutoML расскажу о open-source фреймворке FEDOT, разрабатываемом в нашей лаборатории.
Будут затронуты вопросы автоматического создания гибридных, композитных и мульти-модальных пайплайнов МО, бенчмаркинга AutoML-решений, а также намечены перспективные пути повышения их эффективности. В заключение обсудим концепцию композитного ИИ и роль AutoML в ее реализации.
🔥3👍1
Всем привет!
На этих выходных прошёл хакатон AgroCode Hack 2022. Одна из задач состояла в том, чтобы выявить закономерности в заболеваниях коров на фермах и определить самые неэффективные протоколы лечения.
Команда «Fedot Hack Team», поставляющая NSS Lab, заняла первое место! Среди участников - Андрей Стебеньков, Андрей Гетманов, Петр Шевченко, Денис Сидоренко и Елизавета Иванчик.
Так как главным критерием для предлагаемых решений была интерпретируемость, наши коллеги решили применить байесовские сети, построенные с помощью фреймворка BAMT, который разрабатывается в нашей лаборатории (особенно им помогли примеры, подготовленные одним из разработчиков BAMT - Никитой Ковалёвым). Таким образом предиктивная эффективность FEDOT и интерпретируемость BAMT обеспечили участникам победу.
Здесь можно ознакомить с презентаций и jupyter-ноутбуком с кодом решения. Если оно вас заинтересовало - поддержать фреймворки BAMT и FEDOT можно, как обычно, звездочками)
На этих выходных прошёл хакатон AgroCode Hack 2022. Одна из задач состояла в том, чтобы выявить закономерности в заболеваниях коров на фермах и определить самые неэффективные протоколы лечения.
Команда «Fedot Hack Team», поставляющая NSS Lab, заняла первое место! Среди участников - Андрей Стебеньков, Андрей Гетманов, Петр Шевченко, Денис Сидоренко и Елизавета Иванчик.
Так как главным критерием для предлагаемых решений была интерпретируемость, наши коллеги решили применить байесовские сети, построенные с помощью фреймворка BAMT, который разрабатывается в нашей лаборатории (особенно им помогли примеры, подготовленные одним из разработчиков BAMT - Никитой Ковалёвым). Таким образом предиктивная эффективность FEDOT и интерпретируемость BAMT обеспечили участникам победу.
Здесь можно ознакомить с презентаций и jupyter-ноутбуком с кодом решения. Если оно вас заинтересовало - поддержать фреймворки BAMT и FEDOT можно, как обычно, звездочками)
🔥17
Всем привет!
18 октября в 17-00 планируется совместный вебинар VK Cloud и лаборатории NSS Lab. Тема - "Доступный AutoML: как оптимизировать работу с ML-моделями с помощью VK Cloud и FEDOT". Ссылка на регистрацию: https://vk.company/ru/press/events/912/
Присоединяйтесь к просмотру и вы узнаете, как автоматизировать процесс работы с ML-моделями в облаке, используя преднастроенные сервисы с платой за использованные ресурсы и познакомитесь с Cloud ML Platform, облачной платформой, которая содержит инструменты для работы с данными и моделями — JupyterHub и MLflow, а также с AutoML-фреймворком FEDOT.
В программе мероприятия:
- Введение в AutoML
- Машинное обучение в облаке: инструменты и инфраструктура
- AutoML на базе Open Source: разбираем в live-режиме на примере фреймворка FEDOT
- Сессия ответов на вопросы
Спикеры
- Александр Волынский, технический менеджер продукта, VK Cloud
- Николай Никитин, руководитель направления AutoML, NSS Lab, ИТМО
Регистрируйтесь и приходите послушать, будет интересно.
18 октября в 17-00 планируется совместный вебинар VK Cloud и лаборатории NSS Lab. Тема - "Доступный AutoML: как оптимизировать работу с ML-моделями с помощью VK Cloud и FEDOT". Ссылка на регистрацию: https://vk.company/ru/press/events/912/
Присоединяйтесь к просмотру и вы узнаете, как автоматизировать процесс работы с ML-моделями в облаке, используя преднастроенные сервисы с платой за использованные ресурсы и познакомитесь с Cloud ML Platform, облачной платформой, которая содержит инструменты для работы с данными и моделями — JupyterHub и MLflow, а также с AutoML-фреймворком FEDOT.
В программе мероприятия:
- Введение в AutoML
- Машинное обучение в облаке: инструменты и инфраструктура
- AutoML на базе Open Source: разбираем в live-режиме на примере фреймворка FEDOT
- Сессия ответов на вопросы
Спикеры
- Александр Волынский, технический менеджер продукта, VK Cloud
- Николай Никитин, руководитель направления AutoML, NSS Lab, ИТМО
Регистрируйтесь и приходите послушать, будет интересно.
🔥5
NSS Lab News
Всем привет! 18 октября в 17-00 планируется совместный вебинар VK Cloud и лаборатории NSS Lab. Тема - "Доступный AutoML: как оптимизировать работу с ML-моделями с помощью VK Cloud и FEDOT". Ссылка на регистрацию: https://vk.company/ru/press/events/912/…
Vk
Вебинар «Доступный AutoML: как оптимизировать.. — Video | VK
Watch Вебинар «Доступный AutoML: как оптимизировать.. 1 hr. 18 min 26 s from 18 October 2022 online in HD for free in the VK catalog without signing up! Views: 369. Likes: 18.
🔥6
Всем привет!
Сегодня мы выпустили ещё одну статью на Хабре - "Что делать, если твой временной ряд растёт вширь" за неизменным авторством Михаила Сарафанова.
Где почитать:
https://habr.com/ru/post/696336/
В статье обсуждается применение AutoML (в лице фреймворка FEDOT) для решения задач прогнозирования многомерных временных рядов (про одномерные мы уже писали ранее).
Будем рады любом фидбеку: лайкам, комментариям, репостам.
Сегодня мы выпустили ещё одну статью на Хабре - "Что делать, если твой временной ряд растёт вширь" за неизменным авторством Михаила Сарафанова.
Где почитать:
https://habr.com/ru/post/696336/
В статье обсуждается применение AutoML (в лице фреймворка FEDOT) для решения задач прогнозирования многомерных временных рядов (про одномерные мы уже писали ранее).
Будем рады любом фидбеку: лайкам, комментариям, репостам.
👍7
Всем привет.
Завтра на конференции AI Journey пройдут мероприятия с участием нескольких представителей нашей лаборатории:
В 13:00 начнется дискуссия с молодыми учеными, в которой примет участие Анна Калюжная (секция AIJ Science).
С 15:30 – Short Talks, где можно узнать больше о композитном взгляде на вероятностное моделирование – расскажет Ирина Деева (AIJ Science); а также о возможностях Fedot.Industrial – решение презентует Илья Ревин (Science&Industries).
Постер Никиты Стародубцева, посвященный фреймворку GEFEST, доступен по ссылке https://ai-journey.ru/articles/.
Прямая трансляция: https://ai-journey.ru/stream/
Завтра на конференции AI Journey пройдут мероприятия с участием нескольких представителей нашей лаборатории:
В 13:00 начнется дискуссия с молодыми учеными, в которой примет участие Анна Калюжная (секция AIJ Science).
С 15:30 – Short Talks, где можно узнать больше о композитном взгляде на вероятностное моделирование – расскажет Ирина Деева (AIJ Science); а также о возможностях Fedot.Industrial – решение презентует Илья Ревин (Science&Industries).
Постер Никиты Стародубцева, посвященный фреймворку GEFEST, доступен по ссылке https://ai-journey.ru/articles/.
Прямая трансляция: https://ai-journey.ru/stream/
AI Journey
Конференция AI Journey 2025. Ключевые спикеры в сфере технологий искусственного интеллекта
Конференция AI Journey 2025. Ключевые спикеры в сфере технологий искусственного интеллекта.
🔥8
Всем привет.
Сегодня стартует довольно полезное мероприятие - "Школа молодых ученых" в области прикладного ИИ. Ссылка с описанием - https://aim.club/publications/smu.
От нашей лаборатории будет несколько докладов на различные темы - от выращивания уравнений до генеративного дизайна. Подробности - в программе.
Ждем всех в 17-00 сегодня и завтра)
Сегодня стартует довольно полезное мероприятие - "Школа молодых ученых" в области прикладного ИИ. Ссылка с описанием - https://aim.club/publications/smu.
От нашей лаборатории будет несколько докладов на различные темы - от выращивания уравнений до генеративного дизайна. Подробности - в программе.
Ждем всех в 17-00 сегодня и завтра)
👍3
NSS Lab News
Всем привет! 18 октября в 17-00 планируется совместный вебинар VK Cloud и лаборатории NSS Lab. Тема - "Доступный AutoML: как оптимизировать работу с ML-моделями с помощью VK Cloud и FEDOT". Ссылка на регистрацию: https://vk.company/ru/press/events/912/…
Всем привет.
По итогам недавнего вебинара "Доступный AutoML: как оптимизировать работу с ML-моделями с помощью VK Cloud и FEDOT" коллеги из VK подготовили публикацию-конспект - почитать её можно на Хабре: https://habr.com/ru/company/vk/blog/703474/
По итогам недавнего вебинара "Доступный AutoML: как оптимизировать работу с ML-моделями с помощью VK Cloud и FEDOT" коллеги из VK подготовили публикацию-конспект - почитать её можно на Хабре: https://habr.com/ru/company/vk/blog/703474/
Хабр
Доступный AutoML: как оптимизировать работу с ML-моделями с помощью VK Cloud и FEDOT
В машинном обучении (Machine Learning, ML), чтобы обеспечить требуемые показатели метрик качества ML-моделей зачастую надо строить многокомпонентные пайплайны и комбинировать десятки алгоритмов...
❤7🔥1
Всем привет.
В эту пятницу в 16-00 мы организуем Scientific Open-Source Meetup - семинар, посвященный открытому коду и его роли в научных исследованиях.
На этом мы мероприятии поговорим о разработке open-source решений в ИТМО, о том, зачем вообще делать научный код открытым, как математики используют открытые репозитории, а также расскажем о практическом опыте проведения код-ревью для открытых библиотек в области ИИ.
Также, мы анонсируем программу менторства открытого кода в ИТМО под эгидой центра “Сильный ИИ в промышленности”.
Среди спикеров - научный руководитель ИЦ “Сильный ИИ в промышленности” Александр Бухановский, заведующий лабораторией композитного ИИ (ЛабКИИ) Александр Хватов, старший научный сотрудник ЛабКИИ Николай Никитин и младший научный сотрудник ЛабКИИ Юлия Борисова.
ПРОГРАММА:
16:00 – 16:30 – Open Source решения в ИТМО (Бухановский А.)
16:30 – 17:10 – Как и зачем делать научный открытый код? (Никитин Н.)
17:10 – 17:40 – Зачем математику репозитории и коммиты? (Хватов А.)
17:40 – 18:00 – Немного о код-ревью (Борисова Ю.)
18:00 – 18:10 – Анонс программы менторства открытого кода в ИТМО (Никитин Н.)
КОГДА
16 декабря, 16:00
ГДЕ:
СПб, Кронверкский пр., д. 49, Центр управления полетами (2 этаж, Ректорский холл)
Формат - преимущественной очный. Дополнительно, будет организована трансляция.
Не забудьте зарегистрироваться . Ждем вас!
В эту пятницу в 16-00 мы организуем Scientific Open-Source Meetup - семинар, посвященный открытому коду и его роли в научных исследованиях.
На этом мы мероприятии поговорим о разработке open-source решений в ИТМО, о том, зачем вообще делать научный код открытым, как математики используют открытые репозитории, а также расскажем о практическом опыте проведения код-ревью для открытых библиотек в области ИИ.
Также, мы анонсируем программу менторства открытого кода в ИТМО под эгидой центра “Сильный ИИ в промышленности”.
Среди спикеров - научный руководитель ИЦ “Сильный ИИ в промышленности” Александр Бухановский, заведующий лабораторией композитного ИИ (ЛабКИИ) Александр Хватов, старший научный сотрудник ЛабКИИ Николай Никитин и младший научный сотрудник ЛабКИИ Юлия Борисова.
ПРОГРАММА:
16:00 – 16:30 – Open Source решения в ИТМО (Бухановский А.)
16:30 – 17:10 – Как и зачем делать научный открытый код? (Никитин Н.)
17:10 – 17:40 – Зачем математику репозитории и коммиты? (Хватов А.)
17:40 – 18:00 – Немного о код-ревью (Борисова Ю.)
18:00 – 18:10 – Анонс программы менторства открытого кода в ИТМО (Никитин Н.)
КОГДА
16 декабря, 16:00
ГДЕ:
СПб, Кронверкский пр., д. 49, Центр управления полетами (2 этаж, Ректорский холл)
Формат - преимущественной очный. Дополнительно, будет организована трансляция.
Не забудьте зарегистрироваться . Ждем вас!
❤1
Всем привет.
На недавнем open-source митапе мы, помимо прочего, анонсировали программу менторства открытого кода. Поучаствовать в ней могут студенты и аспиранты ИТМО.
Заинтересовавшиеся могут изучить подробности и оставить заявку тут:
https://news.itmo.ru/ru/science/it/news/12972/
На недавнем open-source митапе мы, помимо прочего, анонсировали программу менторства открытого кода. Поучаствовать в ней могут студенты и аспиранты ИТМО.
Заинтересовавшиеся могут изучить подробности и оставить заявку тут:
https://news.itmo.ru/ru/science/it/news/12972/
news.itmo.ru
Открытый код + наука: в ИТМО запустили программу менторства открытого кода
Исследовательский центр «Сильный искусственный интеллект в промышленности» запустил программу менторства открытого кода. С ее помощью студенты ИТМО могут устроиться на работу в университет и помогать научным
❤1