🚀 @SBERLOGACOMPETE вебинар по дата сайнс:
👨🔬 Лидия Шишина "Обзор Каггл соревнования TRAUMA Abdominal Detection Competitions."
⌚️ Понедельник 2 Октября, 19.00 (Moscow time)
Add to Google Calendar
📖 Presentation: https://docs.google.com/presentation/d/1hOX0MD7Q09n6FjnC4kfa8Jpf31r0sn7_tewPdM9LmCk/edit?usp=sharing
✔️ Ноутбук: https://www.kaggle.com/code/lidiashishina/rsna23-weighted-mean-baseline-scale-adj-at-end
В докладе будет рассказано о соревновании - постановка задачи, метрика, и будет дан обзор интересных сеток и решений. В том числе несколько бейзлайнов на CNN и несколько других подходов.
Ссылка на соревнование: https://www.kaggle.com/competitions/rsna-2023-abdominal-trauma-detection , анонс на Каггл: https://www.kaggle.com/competitions/rsna-2023-abdominal-trauma-detection/discussion/444286
Ссылка на зум будет доступна в канале @sberlogabig перед началом доклада. Видео записи: https://www.youtube.com/c/SciBerloga - подписывайтесь на ютуб канал.
📹 Video: https://youtu.be/90zbKUUCoI8?si=h8BOUE7cHCzimTLM
👨🔬 Лидия Шишина "Обзор Каггл соревнования TRAUMA Abdominal Detection Competitions."
⌚️ Понедельник 2 Октября, 19.00 (Moscow time)
Add to Google Calendar
📖 Presentation: https://docs.google.com/presentation/d/1hOX0MD7Q09n6FjnC4kfa8Jpf31r0sn7_tewPdM9LmCk/edit?usp=sharing
✔️ Ноутбук: https://www.kaggle.com/code/lidiashishina/rsna23-weighted-mean-baseline-scale-adj-at-end
В докладе будет рассказано о соревновании - постановка задачи, метрика, и будет дан обзор интересных сеток и решений. В том числе несколько бейзлайнов на CNN и несколько других подходов.
Ссылка на соревнование: https://www.kaggle.com/competitions/rsna-2023-abdominal-trauma-detection , анонс на Каггл: https://www.kaggle.com/competitions/rsna-2023-abdominal-trauma-detection/discussion/444286
Ссылка на зум будет доступна в канале @sberlogabig перед началом доклада. Видео записи: https://www.youtube.com/c/SciBerloga - подписывайтесь на ютуб канал.
📹 Video: https://youtu.be/90zbKUUCoI8?si=h8BOUE7cHCzimTLM
🔥15❤1
⚠️ Острожно - спуфинг атаки от имени админов Сберлоги и других чатов/каналов (не только Сберлоги) - будьте внимательны !
Некоторые коллеги получили просьбы перевести 120к на карту , некоторые предварительно получив оборвавшийся звонок по телеграм. Якобы от имени админов. Будьте внимальны - админы Сберлоги (и, думаю, других каналов) не пишут в личку с такими просьбами ! Не переводите денег ! Мошенники часто создают похожий по имени экаунт (спуфинг) и пишут от его имени - будьте внимательны !
Некоторые коллеги получили просьбы перевести 120к на карту , некоторые предварительно получив оборвавшийся звонок по телеграм. Якобы от имени админов. Будьте внимальны - админы Сберлоги (и, думаю, других каналов) не пишут в личку с такими просьбами ! Не переводите денег ! Мошенники часто создают похожий по имени экаунт (спуфинг) и пишут от его имени - будьте внимательны !
🔥9👍6
🚀 @SBERLOGACOMPETE webinar on bioinformatics and data science:
👨🔬 Alexander Chervov "Introduction to Kaggle competition - Single-Cell Perturbations."
⌚️ Thursday 5 October, 19.00 (Moscow time)
Add to Google Calendar
We will give brief introduction mainly from machine learning perspective. Task contains about 614 samples in train and 255 in test, with only two features, which both are categorical (cell type, and drug). Metric is MMSE (row wise). Cross-validation - by cell types with modifications. Baselines with encoding categorical features - one-hot, target encoding with optimization of smoothing parameter, pytorch embedding neural network. Alternative features: "ChemBert" ( link - by Aleksey Trepetsky), molecular descriptors ( link by Antonina Dolgorukova), etc. Most of approaches use dimensional reduction (pca-like) of targets (18211) to smaller dimension 25-100, then predicting these reduced target and then making inverse transform. Notebooks: EDA , modeling , pytorch embeddings , single cell RNA-seq data brief look.
Unusual: 50 000$$ - for biologically insightful solutions which will shed light on "How did you integrate the ATAC data? Did you learn a gene regulatory network?" etc.
Announcement on Kaggle
Zoom link will be in @sberlogabig just before start. Video records: https://www.youtube.com/c/SciBerloga - subscribe !
📖 Presentation: A.Chervov:
📖 Presentation: A.Dolgorukova "Molecular descriptors"
📹 Video: https://youtu.be/dRG3qTaALp0?si=c6k6CARJuik-xF08
👨🔬 Alexander Chervov "Introduction to Kaggle competition - Single-Cell Perturbations."
⌚️ Thursday 5 October, 19.00 (Moscow time)
Add to Google Calendar
We will give brief introduction mainly from machine learning perspective. Task contains about 614 samples in train and 255 in test, with only two features, which both are categorical (cell type, and drug). Metric is MMSE (row wise). Cross-validation - by cell types with modifications. Baselines with encoding categorical features - one-hot, target encoding with optimization of smoothing parameter, pytorch embedding neural network. Alternative features: "ChemBert" ( link - by Aleksey Trepetsky), molecular descriptors ( link by Antonina Dolgorukova), etc. Most of approaches use dimensional reduction (pca-like) of targets (18211) to smaller dimension 25-100, then predicting these reduced target and then making inverse transform. Notebooks: EDA , modeling , pytorch embeddings , single cell RNA-seq data brief look.
Unusual: 50 000$$ - for biologically insightful solutions which will shed light on "How did you integrate the ATAC data? Did you learn a gene regulatory network?" etc.
Announcement on Kaggle
Zoom link will be in @sberlogabig just before start. Video records: https://www.youtube.com/c/SciBerloga - subscribe !
📖 Presentation: A.Chervov:
📖 Presentation: A.Dolgorukova "Molecular descriptors"
📹 Video: https://youtu.be/dRG3qTaALp0?si=c6k6CARJuik-xF08
🔥9👍2
🚀 @SBERLOGACOMPETE webinar on data science:
👨🔬 Oleg Khudyakov "Introduction to Kaggle competition - Detect sleep states."
⌚️ Thursday 12 October, 19.00 (Moscow time)
Add to Google Calendar
Introduction and overview of the competition will be given. Parsing the raw data, including data labeling errors. Basic feature engineering. Application of gradient boosting and neural networks. Assumptions for postprocessing.
Announcement on Kaggle
Zoom link will be in @sberlogabig just before start. Video records: https://www.youtube.com/c/SciBerloga - subscribe !
📹 Video: https://youtu.be/RDnz9QASwaQ?si=KijFwYk94pAwYCk1
📖 Materials: Link
👨🔬 Oleg Khudyakov "Introduction to Kaggle competition - Detect sleep states."
⌚️ Thursday 12 October, 19.00 (Moscow time)
Add to Google Calendar
Introduction and overview of the competition will be given. Parsing the raw data, including data labeling errors. Basic feature engineering. Application of gradient boosting and neural networks. Assumptions for postprocessing.
Announcement on Kaggle
Zoom link will be in @sberlogabig just before start. Video records: https://www.youtube.com/c/SciBerloga - subscribe !
📹 Video: https://youtu.be/RDnz9QASwaQ?si=KijFwYk94pAwYCk1
📖 Materials: Link
🔥16
Ловите крутейший data-форум сезона — Loginom Day 2023!
Уже 5 лет мы собираем руководителей, специалистов по данным и IT-шников на наш форум экспертов по low-code аналитике
Реальные кейсы, экспертиза и прямой диалог со спикерами, которые успешно используют платформу Loginom для задач бизнеса. Это событие для людей, которые хотят обогатить свой опыт в анализе данных и получить множество классных идей и новых знакомств
Когда? 2 ноября 2023 года в 13:00 гибрид (Москва, ВДНХ + онлайн-трансляция). Участие бесплатное
И если вы хотите узнать, почему мигрировать с SAS Marketing Automation нужно именно на Loginom, за счет чего retail-компании удалось повысить лояльность клиентов, а также как силами нескольких аналитиков построить систему поддержки принятия решений крупного банка, ждем по ссылке.
Уже 5 лет мы собираем руководителей, специалистов по данным и IT-шников на наш форум экспертов по low-code аналитике
Реальные кейсы, экспертиза и прямой диалог со спикерами, которые успешно используют платформу Loginom для задач бизнеса. Это событие для людей, которые хотят обогатить свой опыт в анализе данных и получить множество классных идей и новых знакомств
Когда? 2 ноября 2023 года в 13:00 гибрид (Москва, ВДНХ + онлайн-трансляция). Участие бесплатное
И если вы хотите узнать, почему мигрировать с SAS Marketing Automation нужно именно на Loginom, за счет чего retail-компании удалось повысить лояльность клиентов, а также как силами нескольких аналитиков построить систему поддержки принятия решений крупного банка, ждем по ссылке.
👍5
🚀 @SBERLOGACOMPETE informal webinar on data science:
👨🔬 Brainstorm on "Kaggle: Open Problems - Single-Cell Perturbations."
⌚️ Tuesday 17 October, 18.30 (Moscow time)
Add to Google Calendar
Let us discuss what's up on Kaggle challenge - Open Problems - Single-Cell Perturbations: overview proposed public solutions, CV-schemes, features constructions, some insights from biological data and so on. It is planned to be pretty informal - a kind of discussion and opinions exchange - everybody welcome. Some notes can be found link1, link2, link3.
Announcement on Kaggle
Zoom link will be in @sberlogabig just before start. Video records: https://www.youtube.com/c/SciBerloga - subscribe !
📹 Video: https://youtu.be/6ySKxnjHX8Y?si=ICiv26d7j1LbYaKn
👨🔬 Brainstorm on "Kaggle: Open Problems - Single-Cell Perturbations."
⌚️ Tuesday 17 October, 18.30 (Moscow time)
Add to Google Calendar
Let us discuss what's up on Kaggle challenge - Open Problems - Single-Cell Perturbations: overview proposed public solutions, CV-schemes, features constructions, some insights from biological data and so on. It is planned to be pretty informal - a kind of discussion and opinions exchange - everybody welcome. Some notes can be found link1, link2, link3.
Announcement on Kaggle
Zoom link will be in @sberlogabig just before start. Video records: https://www.youtube.com/c/SciBerloga - subscribe !
📹 Video: https://youtu.be/6ySKxnjHX8Y?si=ICiv26d7j1LbYaKn
🔥8
🚀 @SBERLOGABIO webinar on bioinformatics:
👨🔬 Семен Стешин “Lo-Hi: Practical ML Drug Discovery Benchmark”
⌚️ Четверг 19 Октября, 18.00 (Moscow time)
Add to Google Calendar
ML модели сложно сравнить по качеству между собой. Особенно сложно сравнивать молекулярные модели, в которых проверка одного предсказания может стоить несколько тысяч долларов и занимает несколько месяцев.
Семен расскажет про свою новую работу с NeurIPS 2023 “Lo-Hi: Practical ML Drug Discovery Benchmark” в которой он рассматривает две задачи — Hit Identification и Lead Optimization — и сравнивает ML модели для предсказания молекулярных свойств. Он расскажет как разделять датасеты с помощью линейного программирования, чтобы избежать утечек теста, и расскажет про простую библиотеку для сплитинга.
Вы узнаете:
- Работает ли ML в химии или он просто заучивает трейн.
- Умеет ли ML различать небольшие модификации молекул.
- Какие модели лучше подходят для поиска новых молекул. Какие лучше подходят для оптимизации (это разные модели).
- Почему существующие бенчмарки не позволяют выбрать модели для реальных задач.
- Где граница между модификацией существующего лекарства и по-настоящему новой молекулой.
Приглашаются все причастные к разработке лекарств и все фрустрированные утечками теста в биохимическом ML. Доклад ~30 минут.
Тред в Твиттере: https://twitter.com/ZdarovaAll/status/1712085059073605929
Статья: https://arxiv.org/abs/2310.06399
Библиотека: https://github.com/SteshinSS/lohi_splitter
Zoom link will be in @sberlogabig just before start. Video records: https://www.youtube.com/c/SciBerloga - subscribe !
📖 Presentation: https://t.me/sberlogabio/63561
📹 Video: https://youtu.be/1IUHAtiyPso?si=zq4Lad-I5RUXq4w8
👨🔬 Семен Стешин “Lo-Hi: Practical ML Drug Discovery Benchmark”
⌚️ Четверг 19 Октября, 18.00 (Moscow time)
Add to Google Calendar
ML модели сложно сравнить по качеству между собой. Особенно сложно сравнивать молекулярные модели, в которых проверка одного предсказания может стоить несколько тысяч долларов и занимает несколько месяцев.
Семен расскажет про свою новую работу с NeurIPS 2023 “Lo-Hi: Practical ML Drug Discovery Benchmark” в которой он рассматривает две задачи — Hit Identification и Lead Optimization — и сравнивает ML модели для предсказания молекулярных свойств. Он расскажет как разделять датасеты с помощью линейного программирования, чтобы избежать утечек теста, и расскажет про простую библиотеку для сплитинга.
Вы узнаете:
- Работает ли ML в химии или он просто заучивает трейн.
- Умеет ли ML различать небольшие модификации молекул.
- Какие модели лучше подходят для поиска новых молекул. Какие лучше подходят для оптимизации (это разные модели).
- Почему существующие бенчмарки не позволяют выбрать модели для реальных задач.
- Где граница между модификацией существующего лекарства и по-настоящему новой молекулой.
Приглашаются все причастные к разработке лекарств и все фрустрированные утечками теста в биохимическом ML. Доклад ~30 минут.
Тред в Твиттере: https://twitter.com/ZdarovaAll/status/1712085059073605929
Статья: https://arxiv.org/abs/2310.06399
Библиотека: https://github.com/SteshinSS/lohi_splitter
Zoom link will be in @sberlogabig just before start. Video records: https://www.youtube.com/c/SciBerloga - subscribe !
📖 Presentation: https://t.me/sberlogabio/63561
📹 Video: https://youtu.be/1IUHAtiyPso?si=zq4Lad-I5RUXq4w8
🔥8👍7
🚀 @SBERLOGABio webinar on bioinformatics and data science:
👨🔬 Antonina Dolgorukova "Bioinformatics analysis for the Kaggle Single Cell Perturbations data challenge"
⌚️ Monday 06 November, 19.00 (Moscow Time)
Add to Google Calendar
The bioinformatics analysis with Seurat package for single-cell data RNA sequencing data from the Kaggle challenge "Single-cell perturbations" will be presented.
- Calculation of Mitochondrial/ribosomal contamination (all cells), what percentage of all genes copies comes from the single most observed gene in each cell (10% of cells)
- Identification of highly variable features, followed by PCA, selection of principles components (10% of cells)
- Clustering cells based on main PC for the highly variable features
- Running non-linear dimensional reduction (UMAP/tSNE)
The talk will be based on the notebook: https://www.kaggle.com/code/antoninadolgorukova/op2-adata-analysis-with-seurat
Announcement on Kaggle
Zoom link will be in @sberlogabig just before start. Video records: https://www.youtube.com/c/SciBerloga - subscribe !
📹 Video: https://youtu.be/lcc5vY-Pycs?si=NDz8KEarMFN8Llka
👨🔬 Antonina Dolgorukova "Bioinformatics analysis for the Kaggle Single Cell Perturbations data challenge"
⌚️ Monday 06 November, 19.00 (Moscow Time)
Add to Google Calendar
The bioinformatics analysis with Seurat package for single-cell data RNA sequencing data from the Kaggle challenge "Single-cell perturbations" will be presented.
- Calculation of Mitochondrial/ribosomal contamination (all cells), what percentage of all genes copies comes from the single most observed gene in each cell (10% of cells)
- Identification of highly variable features, followed by PCA, selection of principles components (10% of cells)
- Clustering cells based on main PC for the highly variable features
- Running non-linear dimensional reduction (UMAP/tSNE)
The talk will be based on the notebook: https://www.kaggle.com/code/antoninadolgorukova/op2-adata-analysis-with-seurat
Announcement on Kaggle
Zoom link will be in @sberlogabig just before start. Video records: https://www.youtube.com/c/SciBerloga - subscribe !
📹 Video: https://youtu.be/lcc5vY-Pycs?si=NDz8KEarMFN8Llka
🔥12
🚀 @SBERLOGACOMPETE webinar on data science:
👨🔬 "Review of the Kaggle competition 'H2o.ai Predict the LLM' "
⌚️ Thursday 16 November, 19.00 (Moscow)
The review of the recent NLP competition will be given. The speakers include Kaggle Grandmaster Dmitry Larko who is one of the organizers of the competition. The objective of this competition is to detect which out of 7 possible LLM models produced a particular output. With each model having its unique subtleties and quirks, can you identify which one generated the response?
Add to Google Calendar
Speakers / Спикеры
1. "Dataset preparation and H2O LLM Studio" Dmitry Larko, Kaggle Grandmaster, AutoML & GenAI research at H2O.ai, Competition Organizer
2. "To Catch-up Log-Loss 1 and Philipp Singer's baseline… " Samvel Kocharyan, Aleksey Schukin, 8th Place Solution (Chuk & Gek team)
3. "Winning solutions review", Rashmi Banthia, Harvard University, 3rd Place
19:05 - 19:20 - Dmitry Larko
19:20 - 19:40 - Samvel Kocharyan, Aleksey Schukin
19.40 - 20.00 - Rashmi Banthia
20.00 - 20.20 - Q&A
Announcement on Kaggle
Zoom link will be in @sberlogabig just before start. Video records: https://www.youtube.com/c/SciBerloga - subscribe !
📹 Video: https://youtu.be/slc9cYjob4g?si=1R_83CB-56JsMh7Z
📖 Presentations: https://t.me/sberlogacompete/9576
👨🔬 "Review of the Kaggle competition 'H2o.ai Predict the LLM' "
⌚️ Thursday 16 November, 19.00 (Moscow)
The review of the recent NLP competition will be given. The speakers include Kaggle Grandmaster Dmitry Larko who is one of the organizers of the competition. The objective of this competition is to detect which out of 7 possible LLM models produced a particular output. With each model having its unique subtleties and quirks, can you identify which one generated the response?
Add to Google Calendar
Speakers / Спикеры
1. "Dataset preparation and H2O LLM Studio" Dmitry Larko, Kaggle Grandmaster, AutoML & GenAI research at H2O.ai, Competition Organizer
2. "To Catch-up Log-Loss 1 and Philipp Singer's baseline… " Samvel Kocharyan, Aleksey Schukin, 8th Place Solution (Chuk & Gek team)
3. "Winning solutions review", Rashmi Banthia, Harvard University, 3rd Place
19:05 - 19:20 - Dmitry Larko
19:20 - 19:40 - Samvel Kocharyan, Aleksey Schukin
19.40 - 20.00 - Rashmi Banthia
20.00 - 20.20 - Q&A
Announcement on Kaggle
Zoom link will be in @sberlogabig just before start. Video records: https://www.youtube.com/c/SciBerloga - subscribe !
📹 Video: https://youtu.be/slc9cYjob4g?si=1R_83CB-56JsMh7Z
📖 Presentations: https://t.me/sberlogacompete/9576
🔥7👍3
Forwarded from PCR.NEWS
Следующая остановка — аннотация генетических вариантов!
Но чтобы до нее добраться, нужно знать путь 😉 Мы разработали интенсив, который за 2 дня поможет научиться применять современные методы аннотации и интерпретации вариантов для анализа генетических данных в медицинских и биологических исследованиях.
Например, вы научитесь:
— Идентифицировать и фильтровать генетические варианты
— Применять на практике инструменты аннотации и интерпретации вариантов
— Работать с базами данных и литературными источниками для проведения аннотации вариантов
— Интерпретировать наследственные и соматические варианты с использованием ген-специфических рекомендаций
Программа построена от теории к практике таким образом, чтобы студенты научились применять знания в реальных условиях, что является важным навыком для любого специалиста!
Но чтобы до нее добраться, нужно знать путь 😉 Мы разработали интенсив, который за 2 дня поможет научиться применять современные методы аннотации и интерпретации вариантов для анализа генетических данных в медицинских и биологических исследованиях.
Например, вы научитесь:
— Идентифицировать и фильтровать генетические варианты
— Применять на практике инструменты аннотации и интерпретации вариантов
— Работать с базами данных и литературными источниками для проведения аннотации вариантов
— Интерпретировать наследственные и соматические варианты с использованием ген-специфических рекомендаций
Программа построена от теории к практике таким образом, чтобы студенты научились применять знания в реальных условиях, что является важным навыком для любого специалиста!
👍4❤1
🚀 @SBERLOGACOMPETE webinar on data science:
👨🔬 Aлександр Рыжков, Ольга Цымбой "Почти золото “Kaggle - LLM Science Exam”: retrieval is almost all you need"
⌚️ Четверг 7 Декабря 19.00 (по Москве)
Add to Google Calendar
В этом докладе мы представим разбор нашего итогового решения, занявшего 21е место с 0.916 MAP@3 на приватном лидерборде соревнования “Kaggle - LLM Science Exam”. В ходе рассказа затронем основные моменты в данных или зачем мы использовали дополнительные данные, стратегии поиска контекстов для задачи multiple choice QA, а также как подбирали параметры итогового ансамбля. В конце нашего доклада рассмотрим и сравним другие решения из топа лидерборда.
Описание решения на Каггл: https://www.kaggle.com/competitions/kaggle-llm-science-exam/discussion/447589
О докладчиках: Александр Рыжков - тройной Каггл грандмастер, тим-лид авто-мл "LAMA" (LightAutoML) в Сбер АИ Лаб,
Ольга Цымбой - исследователь в центре инструментов машинного обучения, Cбер АИ Лаб
Zoom link will be in @sberlogabig just before start. Video records: https://www.youtube.com/c/SciBerloga - subscribe out youtube channel !
📖 Presentation: https://t.me/sberlogacompete/10196
📹 Video: https://youtu.be/RWV2cYHRUqU?si=dolyowmtfQLaMeDp
👨🔬 Aлександр Рыжков, Ольга Цымбой "Почти золото “Kaggle - LLM Science Exam”: retrieval is almost all you need"
⌚️ Четверг 7 Декабря 19.00 (по Москве)
Add to Google Calendar
В этом докладе мы представим разбор нашего итогового решения, занявшего 21е место с 0.916 MAP@3 на приватном лидерборде соревнования “Kaggle - LLM Science Exam”. В ходе рассказа затронем основные моменты в данных или зачем мы использовали дополнительные данные, стратегии поиска контекстов для задачи multiple choice QA, а также как подбирали параметры итогового ансамбля. В конце нашего доклада рассмотрим и сравним другие решения из топа лидерборда.
Описание решения на Каггл: https://www.kaggle.com/competitions/kaggle-llm-science-exam/discussion/447589
О докладчиках: Александр Рыжков - тройной Каггл грандмастер, тим-лид авто-мл "LAMA" (LightAutoML) в Сбер АИ Лаб,
Ольга Цымбой - исследователь в центре инструментов машинного обучения, Cбер АИ Лаб
Zoom link will be in @sberlogabig just before start. Video records: https://www.youtube.com/c/SciBerloga - subscribe out youtube channel !
📖 Presentation: https://t.me/sberlogacompete/10196
📹 Video: https://youtu.be/RWV2cYHRUqU?si=dolyowmtfQLaMeDp
🔥13👍2
Forwarded from 🏆 AIeron | Data Feeling (Aleron Milenkin)
Девчонки, будьте осторожны!
🤯 Кажется, парни пронюхали, что можно не только для резюме использовать... поэтому уже скоро во всех тиндер профилях)
🧑🔬 На входе очень некачественные разноформатные фотки, но на выходе AI магия 🧙♂️
@avatar_resume_bot
🤯 Кажется, парни пронюхали, что можно не только для резюме использовать... поэтому уже скоро во всех тиндер профилях)
🧑🔬 На входе очень некачественные разноформатные фотки, но на выходе AI магия 🧙♂️
@avatar_resume_bot
🔥7👍5😁4❤1