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: |

This ability to mix the public and the private, as well as the ability to use bots to engage with users has proved to be problematic. In early 2021, a database selling phone numbers pulled from Facebook was selling numbers for $20 per lookup. Similarly, security researchers found a network of deepfake bots on the platform that were generating images of people submitted by users to create non-consensual imagery, some of which involved children. Although some channels have been removed, the curation process is considered opaque and insufficient by analysts. "There are several million Russians who can lift their head up from propaganda and try to look for other sources, and I'd say that most look for it on Telegram," he said. Stocks dropped on Friday afternoon, as gains made earlier in the day on hopes for diplomatic progress between Russia and Ukraine turned to losses. Technology stocks were hit particularly hard by higher bond yields. In a message on his Telegram channel recently recounting the episode, Durov wrote: "I lost my company and my home, but would do it again – without hesitation."
from id


Telegram Reliable ML
FROM American