Perm Tech Talks #2 по машинному обучению

Ждем всех, кому интересные технологии машинного обучения. Участие бесплатное, но необходимо зарегистрироваться, чтобы организаторы подготовили чай, кофе, пиццу и печеньки для всех гостей. 

Мы хотим, чтобы доклады были для гостей полезными и интересными, поэтому пока работаем над программой. Сейчас готовы три доклада, про остальные разместим информацию позже. 

Программа митапа: 

Поиск касок на головах CNN-детектором: от постановки до продакшена

Алексей Ястребов, ведущий разработчик группы интеллектуальных функций Мacroscop
Петр Харебов, к.ф-м.н., исполнительный директор Macrosсop

В докладе обобщается опыт создания модуля видеоанализа для системы видеонаблюдения, предназначенного для определения наличия защитной каски на голове человека. Будут рассмотрены вопросы создания датасета, выбора и обучения классификатора, тестирования готового модуля. Почему не удалось обойтись только нейросетями, и почему бустинг всё еще жив. А также проблема использования нейросетей, обученных при помощи python-фреймворков, в продакшене.

Несколько способов улучшить вашу модель

Андрей Гаспарян, специалист по анализу данных RealtimeBoard

Кратко расскажу о способах улучшения модели с примерами реальных задач из разных технологических сфер. Рассмотрю по одному способу, последовательно, на этапах работы с признаками (работа с категориальными признаками), построения (простое смешивание моделей) и дальнейшего использования модели (генерация С кода из бустингов).

Обучение с подкреплением на примерах

Дмитрий Паньков, разработчик машинного обучения Xsolla

Расскажу про некоторые подходы из области обучения с подкреплением на примере простых игр: игры со спичками, крестики-нолики и др.

Как решить бизнес-задачу с помощью машинного обучения и не совершить типичные ошибки

Полина Чикурова, инженер-программист СКБ Контур

Чтобы пользоваться машинным обучением, нужно знать, как разобраться в незнакомой предметной области, владеть инструментами и уметь обходить типичные проблемы. Я расскажу, как построила классификатор банковских транзакций для нового стартапа в Контуре, отказалась от R в пользу Python и не остановилась на полпути, когда казалось, что задача решена идеально. Вы узнаете, как избежать ошибок и решить свою задачу, если у вас есть только данные.

Как участвовать в соревнованиях по машинному обучению (и выиграть айфон)

Юрий Боровских, инженер-программист СКБ Контур

Участие в соревнованиях — отличный способ научиться методам машинного обучения и получить много опыта за короткое время. Я расскажу, как решил задачу по анализу адресов для одного из продуктов Контура и выиграл айфон. Вы узнаете, как начать участвовать в соревнованиях, какие использовать инструменты и как объединять усилия с другими участниками.