Отчет С Московского Data Science Meetup 31 Мая

Отчет с московского Data Science Meetup 31 мая

31 мая Московский Data Science Meetup собрал в нашем офисе более 200 участников.

На встрече мы рассказали о градиентном бустинге, базовой линии на ConvAI.io, и проанализировали кейс, получивший 7-е место из 419 команд в конкурсе Dstl Satellite Imagery Feature Detection. Предлагаем вашему вниманию видеозаписи и презентации трех докладов, представленных на заседании.

Алексей Натекин (DM Labs, OpenDataScience): «Усиление градиента: возможности, особенности и приемы, выходящие за рамки стандартных задач в стиле Kaggle» Многие люди используют повышение градиента, но мало кто читает документацию по нему.

Еще меньше людей интересуются статьями и рецептами о том, как его лучше приготовить и что с ним можно сделать.

В ходе этого разговора мы просто рассмотрим множество интересных особенностей, техник и рецептов.

Валентин Малых (Лаборатория нейронных систем и глубокого обучения МФТИ): «Как перестать бояться и начать решать convai.io» Для тех, кто хотел принять участие в конкурсе по созданию диалогового искусственного интеллекта, и для тех, кто хотел, но не знал об этом, будет интересно посмотреть, как работает базовая версия на convai.io. Также мы дадим обзор текущего состояния отрасли, чтобы понять, где мы находимся и почему этот конкурс нужно проводить именно сейчас.

Евгений Некрасов (Mail.Ru Group): «Решение проблемы обнаружения признаков спутниковых снимков Dstl (Kaggle)» В конкурсе Dstl Satellite Imagery Feature Detection участникам было поручено сегментировать мультиспектральные спутниковые изображения.

В докладе будет проанализировано решение этой задачи на основе сверточных нейронных сетей, которым было присвоено 7 место из 419 команд. Теги: #Машинное обучение #Алгоритмы #meetup #Big Data #mail.ru #наука о данных #meetup #наука о данных в Москве #ux Research