Митап по гипотезе лотерейного билета - 27 февраля 18:00
Make offline great again

Снижение затрат на вычисления горячая тема. Можно ли, сжав нейронную сеть в 2 раза без доучивания весов, получить качество не хуже, чем в полной версии? А существует ли золотой лотерейный билет, который позволит еще и улучшить качество?

Об этом 27 февраля на офлайн-митапе нам собираются рассказать Влад Голощапов и Денис Кузнеделев. У Дениса на тему лотерейного билета есть статья на Хабре (и не только!), а у Влада - много наработок, которыми он поделится на митапе.

Гипотеза лотерейного билета

Случайно инициализированная плотная нейронная сеть содержит в себе подсеть, способную достичь того же качества на тестовых данных, что и исходная сеть за то же или меньшее число итераций, что и исходная плотная сеть.

(Frankle & Carbin, 2019)

Всех, кому интересна тема оптимизации нейронных сетей, ждем на 27 февраля вечером. Регистрация и детали тут.

С собой можно брать печеньки и вопросы по прунингу сеток.

Ваш @Reliable ML

#tech #offline #meetup #reliable_ml

ИИшница от AIRI
Рассказываем про интересное

Уже завтра AIRI проводит первую в этом году ИИшницу.

В программе:
- Работа с графами знаний с помощью языковых моделей
- Интерпретация языковых моделей
- Оценка неопределенности и галлюцинации LLM
- Проблема генерализации LLM
- Открытый бенчмарк Мера

Трансляция будет тут.

Ваш @Reliable ML

#анонс #tech

Winter is coming - Цикл постов про академиков в депрессии - Часть 3
Завершение серии постов по статье Togelius, Yannakakis (2023)

Помните - по мотивам нашумевшей статьи - мы рассказывали вам о том, почему академики сферы AI все чаще оказываются в депрессии? Вспомнить можно вот тут:
- Часть 1: почему грустят AI-академики
- Часть 2: что предлагается делать академикам, впавшим в депрессию.

Далее мы обещали рассказать вам о том, что нас ждет в связи со всем вышеперечисленным, и что же можно сделать.

Ну что ж, прошло всего полгода с этого момента. Самое время выполнить обещание!

Что нас ждет

- Рост зависимости от вычислительных ресурсов. С увеличением потребности в больших вычислительных мощностях, процессы исследований в области AI будут все больше концентрироваться в крупных организациях с доступом к огромным вычислительным ресурсам.

- Более жесткая конкуренция в области AI. Неспособность конкурировать с корпорациями и зависимость от pretrained моделей снизят степень инноваций в академической сфере.

- Смещение приоритетов в академической среде. Как следствие первых двух пунктов, приоритеты в исследованиях академии вынужденно могут сдвинуться - от решения фундаментальных вопросов к сотрудничеству с индустрией и практически ориентированным направлениям (привет, коммерческий эффект!).

Что можно сделать

- Объединения для обмена ресурсами. Помогать созданию и распространению различные объединения (между университетами и не только) для обмена и объединения вычислительных ресурсов и идей. Это может помочь уменьшить зависимость от индивидуальных возможностей каждого университета и лаборатории. Развитию таких объединений также могут способствовать программы госфондирования - по аналогии с недавней историей с вычислительными ваучерами от государства для стартапов в Китае. Как вам идея "талонов на AI" для научных лабораторий?

- Развивать методы анализа малых наборов данных. Продвижение в алгоритмах, позволяющих делать ценные выводы из малых наборов данныхи может повысить эффективность исследований в условиях ограниченных ресурсов.

- Создавать площадки для коммерциализации идей. Поддержка площадок, объединяющих исследователей и предпринимателей, для коммерциализации перспективных идей и создания стартапов на базе академических исследований. Источниками финансирования могут быть как университеты, так и их объединения друг с другом и корпорациями.

А что думаете вы? Есть ли еще пути для разогрева академических исследований в области AI?

P.S. В размышлениях на тему решения проблемы депрессии AI-академиков поучаствовала GPT-3.5-turbo. Нам показалось, что сети будет важно сказать свое мнение. Будущее AI-академии, это ведь и ее будущее.

Ваш @Reliable ML

#business #tech #thoughts #reliable_ml

Митап про машинное обучение в физике

В Новосибирском Академгородке, в Институте Ядерной Физики будет митап про машинное обучение в физике. Акцент на ML в управлении ускорителями, RL, байесовскую оптимизацию и проч.

Мероприятие будет оффлайн, 25.03.2024 15:00 - 17:00 в конференц зале ИЯФ СО РАН

Если хотите прийти вживую, зарегистрируйтесь до 22.03.2024

Онлайн тоже будет, ссылки на трансляцию и все материалы разместим в группе мероприятия.
Там же можно будет задать вопрос спикерам.

Один из докладов, например, "Машинное обучение в физике ускорителей - обзор подходов" - от Дмитрия Колодезева и Ксении Карюкиной.

Приходите!

Ваш @Reliable ML

#science #offline #meetup

Секции Career и Data Strategy от Reliable ML на Датафесте

С 25 мая по 2 июня будет Датафест (смешанный формат онлайн+оффлайн).

Ищем интересных спикеров в две наши секции:

* Career - карьера, дата-роли и профессиональный рост
* Стратегия развития данных - про управление данными в организациях

Если у вас есть интересные темы / доклады / кейсы, подавайте заявку через форму или пишите Ирине или Дмитрию.

Давайте сделаем круто!

Ваш @Reliable ML

#datafest #offline #ods #career #data_strategy

Секция ReliableML на Датафесте

Хотели сделать две секции - но к нам пришли замечательные люди с интересными докладами, поэтому будет еще одна секция 😉
В дополнение к секциям про карьеру и стратегию развития данных делаем традиционную секцию ReliableML с примерами того, как делать машинное обучение, которое приносит бизнесу реальную пользу. Итого секции будет три:

* Career - карьера, дата-роли и профессиональный рост, оффлайн, Москва
* Стратегия развития данных - про управление данными в организациях, оффлайн, Москва
* ReliableML - про ML, который доставляет, онлайн

Если у вас есть интересные темы / доклады / кейсы, подавайте заявку через форму или пишите Ирине или Дмитрию.

Давайте сделаем круто!

Ваш @Reliable ML

#datafest #offline #ods #career #data_strategy #makeitgreat

Секция ML System Design на конференции Data Fusion 2024

17.04.2024 на конференции Data Fusion 2024 будет секция по ML System Design.
С рассказом о своем опыте проектирования сложных ML-систем выступят спикеры из VK, X5, Мегафона.
Модератор секции - Дмитрий Колодезев.
Конференция пройдет 17-18 апреля в технологическом кластере «Ломоносов» в Москве. Бесплатно, но с регистрацией (безопасники требуют).
Регистрация уже открыта

Ваш @Reliable ML

#datafusion #offline #mlsystemdesign

Опубликован новый пример дизайна ML системы по шаблону Reliable ML
Пополняем базу примеров хороших дизайн-документов

Сегодня добавили новый пример дизайн-документа - проект от Симулятора ML. Даниил Картушов и команда представляют pet project по разработке чат-бота для поиска ответов на разные запросы в телеграм-каналах.

Опубликованный дизайн-док - пример хорошо проработанного и не перегруженного лишней информацией документа. Для более глубокого погружения в потребности пользователей в части про бизнес-требования команда проекта добавила User Story Map и Customer Journey Map. Это, кстати, может стать отличным дополнением к шаблону дизайн-документов.

Огромное спасибо авторам документа за вклад в развитие ML-дизайна.

Шаблон дизайн-документа ML-систем от Reliable ML
Материалы по работе с дизайн-доком
Как написать док вместе с Reliable ML

Stay tuned!

Ваш @Reliable ML

#business #tech #ml_system_design

Секция Career от Reliable ML на Data Fest 2024
25 мая в офисе VK, Москва

Всем привет!

Есть у нас с Димой такая традиция, каждый год в конце мая мы организуем секцию Reliable ML на Data Fest. А в этом году делаем аж три секции.

А все почему? Потому что очень много крутых докладов. Приходите послушать и обсудить!

Публикуем расписание секции Карьера, которая пройдет 25 мая офлайн в офисе VK в Москве.

Сначала поговорим с вами о рынке труда и карьерных вопросах со стороны работника/кандидата, а потом - со стороны руководителей команд.

Регистрация на площадку на 25 мая тут.

В этот же день после обеда будет вторая наша офлайн секция - Data Strategy. Расписание опубликуем чуть позже.

Ваш @Reliable ML

#datafest #offline #ods #career #reliable_ml #business

Секция Data Strategy от Reliable ML на Data Fest 2024
25 мая в офисе VK, Москва, зал "Кинозал"

Угадайте, какую секцию собрать сложнее всего и почему?

Публикуем расписание секции Data Strategy, которая пройдет 25 мая офлайн в офисе VK в Москве.

Поговорим о стратегии по данным: что это за зверь, зачем он нужен, и как к нему подступиться, если все-таки нужен.

Регистрация на площадку на 25 мая тут.

Ваш @Reliable ML

#datafest #offline #ods #career #reliable_ml #business

2 июня 2024 с 10:00 до 12:30 мск онлайн-секция Reliabe ML
про causal inference, ML Design Doc, пользу для бизнеса и инопланетян.

Как подключиться:
Страница https://app.spatial.chat/s/ods
Пароль: festfinaleparrot

До встречи на датафесте!

Ваш @Reliable ML

#datafest #online #ods #reliable_ml

Всем доброго воскресного утра!
В 10 стартуем нашу секцию.
Явки, пароли актуальны.

В комментариях к этому посту можно задавать вопросы, если в спатиале вдруг неудобно :)

Датаужин ReliableML вместе с ODS Moscow

А давайте соберемся оффлайн в Москве!
В среду 19 июня примерно с 19:00 до 21:00 дата-ужин вместе ODS Moscow
Обсудить датафест, курсы, дизайндоки, ml system design и просто обсудить новости. На датафесте поговорить времени не было совсем - а тут будет 😉

📍Место: We Cidreria (Лубянский проезд 15с2)
Бронь на имя Александр

Ваш Reliable_ML

#reliable_ml #offline #анонс #дата_ужин

Data-роли и где они обитают - Секция Career - Data Fest 2024
Обсуждение доклада Иры Голощаповой, CDO Operations, Raiffeisenbank

Всем привет!

Материалы секций Reliable ML уже опубликованы на ODS.ai: Career, Data Strategy, Reliable ML.

В этом году мы решили попробовать экспериментальный формат - публиковать по одному докладу каждой нашей секции - со всеми важными материалами и ссылками - и главное - возможностью обсуждения доклада с его автором.
Для авторов это замечательная возможность получить вашу обратную связь и улучшить подачу материала и его полезность, а для читателей - прояснить любые вопросы по теме.

Вроде win-win strategy! Давайте попробуем.

Начнем с первого доклада в первой нашей секции на Data Fest в этом году - Career. И доклад этот, по иронии судьбы (или по хитрому замыслу оргов), от Иры Голощаповой. Поэтому призыв автора в тред должен вполне получиться.

Data-роли и где они обитают

В докладе обсудили ключевые роли в работе с данными: data engineer, DWH analyst, data steward, data analyst, data scientist, data product manager. Рассмотрели суть работы каждой роли в терминах цепочки ценности данных и процесса работы над дата-продуктом, определили главные навыки, которые отличают роли, узнали о том, какие есть карьерные треки для данных ролей, а также поговорили о том, над какими навыками стоит работать, чтобы расти по выбранному треку.

Презентацию доклада можно найти здесь, видеозапись - тут.

В тред жду любые ваши вопросы по теме.

Все ли важные дата-роли охвачены? Есть ли важные навыки, или карьерные советы, которые вы бы добавили от себя?

Давайте затестим формат!

Ваш @Reliable ML

#tech #business #datafest2024 #career

Десять вопросов, которые нужно задать перед трудоустройством - Секция Career - Data Fest 2024
Обсуждение доклада Евгения Смирнова, Head of ML Laboratory, Alfa Bank

Продолжаем серию обсуждения докладов секции Career на Data Fest 2024.

Следующий доклад в обсуждении - от Жени Смирнова, руководителя ML Лаборатории в Альфа банке, автора канала Нескучный Data Science.

Десять вопросов, которые нужно задать перед трудоустройством

Женя рассказал, о чем - кроме размера заработной платы - стоит спросить работодателя на этапе собеседований. Чтобы потом на испытательном сроке не было мучительно больно за бесцельно... (ну, вы понимаете).

От себя добавим, что умение задать правильные вопросы на собеседовании - это важнейший, и часто недооцененный кандидатами навык. Собеседование на знания, фит и культуру проходите не только вы, но и ваш потенциальный работодатель. И только при его детальном прохождении обеими сторонами случается серендипити - велью и кайф от работы. Поэтому доклад считаем очень важным для просмотра, а также для того, чтобы составить (если еще не), и пополнить ваш список важных вопросов для работодателя.

Презентацию доклада можно найти здесь, видеозапись - тут.

В треде Женя готов ответить на любые ваши вопросы по теме доклада.

А какие вопросы вы считаете важным задать работодателю, чтобы понять, что вам точно будет комфортно и драйвово на новом месте?

***

Полные материалы секций Reliable ML на Data Fest 2024 можно посмотреть на сайте ODS.ai:

- Career от 25.05
- Data Strategy от 25.05
- Reliable ML от 02.06

Ваш @Reliable ML

#tech #business #datafest2024 #career

Из Geoscience в Data Science. Плюсы, минусы, подводные камни - Секция Career - Data Fest 2024
Обсуждение доклада Натальи Ковальчук, разработчика ML-алгоритмов, SmartGeoAdviser

Продолжаем обсуждение докладов секции Career на Data Fest 2024.

Наташа Ковальчук рассказала о плюсах и минусах мягкого карьерного перехода из геологических исследований в data science, а также детально раскрыла особенности применения Data Science в нефтегазовой отрасли.

Спасибо Наташе за то, что поделилась своим опытом. Такой искренний рассказ с большой любовью к своему делу дает мощное вдохновение на преодоление трудностей на пути к выбранному карьерному треку в DS.

Презентацию доклада можно найти здесь, видеозапись - тут.

Наташа готова ответить в треде к этому посту на любые ваши вопросы по теме доклада.

Есть ли среди наших подписчиков те, кто перешел в data science из других сфер? Поделитесь вашими историями! В чем были сложности? Как удалось справиться и прийти к своей цели?

***

Полные материалы секций Reliable ML на Data Fest 2024 можно посмотреть на сайте ODS.ai:

- Career от 25.05
- Data Strategy от 25.05
- Reliable ML от 02.06

Ваш @Reliable ML

#tech #business #datafest2024 #career

Дюжина советов по работе с командой - Секция Career - Data Fest 2024
Обсуждение доклада Ильи Алтухова, руководителя группы экспериментальных технологий, AI VK

В секции Карьера на Data Fest в этом году было два блока докладов: взгляд со стороны работника/кандидата, и - со стороны работодателя. Первый блок мы обсудили в трех постах выше, а теперь переходим к следующему.

Первый доклад со стороны работодателя - от Ильи Алтухова - про полезные советы и инструменты работы с командой.

Илья поделился своими находками, полученными за почти 10 лет опыта работы тимлидом data science команд. Предложил практические рекомендации, которые можно применять в работе. Обсудили темы: с чего начать тимлидство, как повысить эффективность поиска специалистов в команду, как спланировать рост компетенций в команде, как наладить коммуникацию и работу с ОС, можно ли ходить в отпуск и не работать, работа с вовлеченностью команды.

Презентацию доклада можно найти здесь, видеозапись - тут.

Илья с нами и готов ответить в треде на любые ваши вопросы по теме доклада.

А какие инструменты используете вы в работе с командой? Что помогает вам в руководстве командой, или что нравится вам в том, как организует работу команды ваш лид?

***

Полные материалы секций Reliable ML на Data Fest 2024 можно посмотреть на сайте ODS.ai:

- Career от 25.05
- Data Strategy от 25.05
- Reliable ML от 02.06

Ваш @Reliable ML

#tech #business #datafest2024 #career

Личный опыт: построить дата-команду в сформировавшемся коллективе - Секция Career - Data Fest 2024
Обсуждение доклада Артема Каледина, team lead-а команды геоаналитики в билайне

Завершаем обсуждение докладов в секции Карьера на Data Fest вторым докладом, отражающим взгляд со стороны работодателя - а именно, тимлида, который приходит в давно работающую по своим практикам команду, и которому необходимо значительно перестроить существующие процессы.

В своем докладе Артем Каледин рассказал о личном опыте сильной перестройки работы команды и построения новых практик, влияющих на развитие геоаналитики в билайне. Рассказал также о своем росте в тимлида, радостях и сложностях этого перехода.

Презентацию доклада можно найти здесь, видеозапись - тут.

Артем готов ответить в треде на любые ваши вопросы по теме доклада.

Был ли у вас подобный опыт перестройки сформировавшихся коллективов? Как преодолевали сложности?
О жизни и росте в тимлиды мы тоже всегда готовы потереть!

***

Полные материалы секций Reliable ML на Data Fest 2024 можно посмотреть на сайте ODS.ai:

- Career от 25.05
- Data Strategy от 25.05
- Reliable ML от 02.06

Ваш @Reliable ML

#tech #business #datafest2024 #career

Дата-стратегия в крупной группе компаний - Секция Data Strategy - Data Fest 2024
Обсуждение доклада Виктора Кантора, ex-CDO MTS, founder MLinside

В этом году на Data Fest мы с Димой провели экспериментальную секцию - Data Strategy. Тем самым расширили охват тем, обсуждаемых на фесте, добавив к data science проблематике историю с построением и развитием команд данных.

Опыт считаем успешным - запрос стратегического взгляда на дата-офисы оказался большим. Секция собрала аншлаг участников и после каждого доклада были интереснейшие обсуждения, которые потом продолжились на афтепати. Поэтому предлагаем дообсуждать недообсужденное с каждым из наших прекрасных CDO - авторов докладов.

Первым на секции выступил Виктор Кантор, у которого есть замечательный тг-канал Kantor.AI, а также школа по ML - MLinside. Витя в своем докладе задал провокационный вопрос: а нужна ли вообще стратегия по данным компании? И далее, с помощью интересных кейсов и примеров раскрыл пользу наличия стратегии, а также наиболее важные аспекты, которые там должны быть продуманы.

Презентацию доклада можно найти здесь, видеозапись - тут.

Витя готов ответить в треде на ваши вопросы по теме доклада.

Есть ли в вашей команде/компании дата-стратегия? Насколько, на ваш взгляд, она полезна?

***

Полные материалы секций Reliable ML на Data Fest 2024 можно посмотреть на сайте ODS.ai:

- Career от 25.05
- Data Strategy от 25.05
- Reliable ML от 02.06

Ваш @Reliable ML

#tech #business #datafest2024 #career