Ended 8 months ago

Data Halloween 2024 | Санкт-Петербург, 31 октября, офлайн + онлайн

Приветствуем вас на Data Halloween 2024!

Об ивенте

🎃 🦇 🎃🦇 🎃🦇 🎃🦇 🎃🦇 🎃🦇 🎃🦇 🎃🦇 🎃🦇 🎃🦇 🎃🦇 🎃🦇 🎃🦇 🎃🦇 🎃🦇 🎃🦇 🎃

Когда? 31 октября, четверг, 19:00-21:30 (сбор гостей с 18:30)
Где: в гостях у Ozon Tech, Санкт-Петербург, Херсонская улица 12-14, 6 этаж + online

Мероприятие прошло. 
Записи трансляций доступны в YouTube и ВКонтакте.


Отметили стр-р-р-рашно интересное время года  на офлайн-митапе в Санкт-Петербурге с крутыми докладами, воркшопом и ламповым нетворкингом. 

Программа

🎃 Доклад «Алло, Эйнштейн? Создание call-ботов на базе LLM в 2024 году‎»‎ | Никита Венедиктов, NLP Researcher в RAFT

Что если бы у вас была возможность позвонить Альберту Эйнштейну и задать ему вопрос о теории относительности? В этом докладе спикер делится опытом создания голосовых ботов, которые позволяют «общаться» с легендарными личностями прошлого. Также обсуждает технические сложности и потенциальные области применения — от образования до интерактивных развлечений. Подробно рассматривает процесс разработки call-ботов на основе больших языковых моделей, интеграцию технологий преобразования текста в речь (TTS) и речи в текст (STT) для создания реалистичных голосовых взаимодействий, а также применение мультимодальных моделей. Этот доклад будет интересен всем, кто хочет заглянуть в будущее коммуникаций и понять, как технологии могут оживить историю.

🎃 Воркшоп «‎Сервис машинного обучения с нуля, или Создаём Франкенштейна»‎ | Марк Паненко, CDS в Ozon Банк

Во время воркшопа собрали требования, обсуждали ограничения и задизайнили архитектуру сервиса машинного обучения. Постарались за полчаса сделать то, что обычно занимает две недели!

🎃 Доклад «‎HRBert2.0: Улучшаем векторизацию вакансий и резюме»‎| Козлов Алексей, ML-инженер в Работа.ру, и Тайчинов Евгений, ML-инженер в Работа.ру

Спикеры рассказывают о построении эмбеддингов вакансий и резюме и о том, как эти эмбеддинги используются в Работа.ру. Обсуждают нюансы составления разметки, сбора данных для обучения и выбора архитектуры модели. Разбирают опробованные подходы, после чего можно узнать, что сработало, а что нет. Также более детально рассматривают использование навыков для улучшения векторизации.

🎃  «‎ML-платформа: что это за зверь и как его приготовить?»‎ | Сиракан Багдасарян, MLOps-инженер в Ozon Банк

Из доклада можете узнать:

  • что такое ML-платформа: зачем нужны такие системы и кто их использует;
  • из каких основных компонентов состоит ML-платформа: от управления данными до деплоя моделей;
  • что из себя представляют популярные Open-source-решения: плюсы, минусы и подводные камни;
  • почему компании создают свои ML-платформы и в каких случаях это оправдано.

🎃 🦇 🎃🦇 🎃🦇 🎃🦇 🎃🦇 🎃🦇 🎃🦇 🎃🦇 🎃🦇 🎃🦇 🎃🦇 🎃🦇 🎃🦇 🎃🦇 🎃🦇 🎃🦇 🎃

Our website uses cookies, including web analytics services. By using the website, you consent to the processing of personal data using cookies. You can find out more about the processing of personal data in the Privacy policy