Telegram Group & Telegram Channel
Секция Reliable ML на Data Fest 2024
Обзор докладов секции и ссылки на материалы

На Data Fest 2024 секция Reliable ML получилась стихийно. Мы с Димой планировали сделать только две офлайн секции: Data Strategy и Career. Но в первые же дни call for papers мы получили много хороших предложений докладов для нашей традиционной секции - Reliable ML. И поняли, что от судьбы не уйти.

Секция получилась классная и широкая по охвату. Ведь, чтобы ML был Reliable - и доходил до прода и положительного эффекта - думать нужно о каждом этапе работы над моделью.

- Артем Дуплинский [Youtube] [Rutube] рассказал вводный доклад про причинно-следственный анализ. На примерах показал, почему causal inference полезен для аналитических проектов, и объяснил, что означают базовые термины.

- Александр Ченцов [Youtube] [Rutube] раскрыл тему графового анализа для выявления причинно-следственных зависимостей на больших данных - для более продвинутых пользователей causal inference методов.

- Евгений Смирнов [Youtube] [Rutube] поделился видением и советами по выбору проектов в ML для успешного их внедрения в будущем. Важно грамотно оценивать экономическую целесообразность проектов, готовность инфраструктуры и интеграций, а также готовность бизнес-процессов.

- Андрей Лукьяненко [Youtube] [Rutube] рассказал об опыте построения антифрод ML-моделей на этапе предавторизации для заказа такси в компании Careem.

- Данил Картушев [Youtube] [Rutube] поделился опытом использования шаблона ML System Design Doc от Reliable ML для проекта по созданию бота по поиску нужных материалов в тг-каналах - PostFinder. Классно, что Данил не только описал свой пример применения дизайн-дока, но и предложил ценные дополнения к шаблону (Customer Journey Map и User Story Map), а также опубликовал свой дизайн-документ для PostFinder в открытый доступ.

- Иван Комаров [Youtube] [Rutube] показал возможности применения OLS-регрессии для АБ-тестирования - с детальным разбором примеров. Код доступен в презентации.

- Александр Калинин [Youtube] [Rutube] рассказал про метод Байесовской сыворотки правды (BTS) для разметки данных (когда не имеем в разметке объективной правды/no ground truth).

Пора изучать доклады и думать о том, о чем хотим поговорить в 2025 году!

Ваш @Reliable ML

#tech #business #datafest2024 #reliable_ml



group-telegram.com/reliable_ml/241
Create:
Last Update:

Секция Reliable ML на Data Fest 2024
Обзор докладов секции и ссылки на материалы

На Data Fest 2024 секция Reliable ML получилась стихийно. Мы с Димой планировали сделать только две офлайн секции: Data Strategy и Career. Но в первые же дни call for papers мы получили много хороших предложений докладов для нашей традиционной секции - Reliable ML. И поняли, что от судьбы не уйти.

Секция получилась классная и широкая по охвату. Ведь, чтобы ML был Reliable - и доходил до прода и положительного эффекта - думать нужно о каждом этапе работы над моделью.

- Артем Дуплинский [Youtube] [Rutube] рассказал вводный доклад про причинно-следственный анализ. На примерах показал, почему causal inference полезен для аналитических проектов, и объяснил, что означают базовые термины.

- Александр Ченцов [Youtube] [Rutube] раскрыл тему графового анализа для выявления причинно-следственных зависимостей на больших данных - для более продвинутых пользователей causal inference методов.

- Евгений Смирнов [Youtube] [Rutube] поделился видением и советами по выбору проектов в ML для успешного их внедрения в будущем. Важно грамотно оценивать экономическую целесообразность проектов, готовность инфраструктуры и интеграций, а также готовность бизнес-процессов.

- Андрей Лукьяненко [Youtube] [Rutube] рассказал об опыте построения антифрод ML-моделей на этапе предавторизации для заказа такси в компании Careem.

- Данил Картушев [Youtube] [Rutube] поделился опытом использования шаблона ML System Design Doc от Reliable ML для проекта по созданию бота по поиску нужных материалов в тг-каналах - PostFinder. Классно, что Данил не только описал свой пример применения дизайн-дока, но и предложил ценные дополнения к шаблону (Customer Journey Map и User Story Map), а также опубликовал свой дизайн-документ для PostFinder в открытый доступ.

- Иван Комаров [Youtube] [Rutube] показал возможности применения OLS-регрессии для АБ-тестирования - с детальным разбором примеров. Код доступен в презентации.

- Александр Калинин [Youtube] [Rutube] рассказал про метод Байесовской сыворотки правды (BTS) для разметки данных (когда не имеем в разметке объективной правды/no ground truth).

Пора изучать доклады и думать о том, о чем хотим поговорить в 2025 году!

Ваш @Reliable ML

#tech #business #datafest2024 #reliable_ml

BY Reliable ML


Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260

Share with your friend now:
group-telegram.com/reliable_ml/241

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Telegram was founded in 2013 by two Russian brothers, Nikolai and Pavel Durov. Russian President Vladimir Putin launched Russia's invasion of Ukraine in the early-morning hours of February 24, targeting several key cities with military strikes. One thing that Telegram now offers to all users is the ability to “disappear” messages or set remote deletion deadlines. That enables users to have much more control over how long people can access what you’re sending them. Given that Russian law enforcement officials are reportedly (via Insider) stopping people in the street and demanding to read their text messages, this could be vital to protect individuals from reprisals. Anastasia Vlasova/Getty Images Although some channels have been removed, the curation process is considered opaque and insufficient by analysts.
from ar


Telegram Reliable ML
FROM American