Ended 2 years ago
Митап про научные открытые проекты, опыт их использования и создания
Третий Scientific Open-Source Meetup прошел в более масшатбном формате - как часть DataFest 2023.
Секция DS/ML Open Source: открытые библиотеки и фреймворки — и хорошо известные, и нестандартные 💻
Посвящена обсуждению различных решений в области искусственного интеллекта и машинного обучения и их программной реализации в виде библиотек и фреймворков. При этом упор делается не столько на уже хорошо известные решения, а на нестандартные и оригинальные разработки, реализующие новые или улучшенные старые методы в рамках ИИ (от equation discovery до больших байесовских сетей).
Научный опенсорс - Николай Никитин
Не бойтесь выкладывать свои разработки в open-source - даже если кажется, что они незаконченные - Михаил Сарафанов
Open-source бенчмарки для задач обнаружения аномалий в промышленных временных рядах - Юрий Кацер
Настройка гиперпараметров с помощью фреймворка интеллектуальной оптимизации iOpt - Константин Баркалов
SLAMA: тонкости масштабируемости распределенного AutoML решения на Spark и оптимизация производительности - Николай Бутаков
Фреймворк для вероятностного моделирования на основе байесовских сетей BAMT - Ирина Деева
Dusha: самый большой открытый датасет для распознавания эмоций в устной речи на русском языке - Владимир Кондратенко
Библиотека Autobinary для автоматизации решения ML бизнес задач - Дмитрий Тимохин
Стать контрибьтором в Open Source, или Как сделать свой первый Pull Request в CatBoost - Евгений Петров
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