Выступить с докладом на Data Fest 2024 (C4∀)

Эта форма для заявок на Data Fest 2024 в качестве спикера.

Инструкция, как заявить о себе:

• Нажать по кнопке “Участвовать” на этой странице.
• Далее необходимо заполнить анкету, чтобы мы могли с тобой связаться. 
• После успешного заполнения анкеты переходи  обратно на страницу подачи заявки и нажимай “Отправить решение”

В поле “Решение” надо описать свой доклад:

• В какую секцию хотите подать доклад.
• Про что хотите рассказать: название и пару предложений (а-ля abstract)
• Ссылку на себя (ваши выступления/статьи/…) и свои контакты.

Дедлайн подачи заявки - 7 мая (срок продлен).

Предварительный список секций (05.03.2024):

🔮  Часть 1, больше про ML: 

1. NLP: все что связано с обработкой естественного языка. Ref: NLP 2023, NLP 2022, NLP in Industry 2021 
2. Advanced LLMs (секция собрана, набор закрыт): про RLHF, построение и применение LLM и (chat)GPT-подобных систем. Ref: Instruct Models 2023 
3. Reliable ML: про осмысленное использование ML, в том числе Causal Inference, ML System Design, Interpretable ML. Ref: Reliable ML 2023, Reliable ML 2022, Interpretable & Causal ML 2021 
4. CV: про компьютерное зрение — от рисерча до пылающего прода. Ref: Computer Vision 2023, Computer Vision in Industry 2022, Computer Vision in Industry 2021 
5. RecSys: про рекомендательные системы во всем своем многообразии. Ref: RecSys 2023, RELa: Recsys Embeddings Look-alike 2021
6. RL (revive):  про Reinforcement Learning — и теорию, и практику во всех его провялениях. Ref: Catalyst & Reinforcement Learning 2021, Reinforcement Learning 2020
7. TS & Forecasting (new): про теорию и практику временных рядов и прогнозирования, от классических статистических наработок до свежих DL
8. Survival & Time-to-Event (new): про все что связано с кривыми дожития, от классических медицинских приложений до индустриально-промышленных
9. Speech (new): про распознавание речи, ее синтез, обработку, и все сопутствующие вопросы, включая датасеты и библиотеки.
10. Distillation & Connectomics (new): исследуем внутренюю структуру знаний в нейросетях, и манипулирование ими. Прунинг, разреженное обучение(sparse learning), отучивание(unlearning), гипотеза лотерейного билета (The Lottery Ticket Hypothesis), дистиляция знаний в более мелкие и/или разреженные модели, исследование их внутренних представлений и всё что позволяет открыть чёрный ящик нейросети и сделать его меньше и лучше количественно и качественно
11. Generative music (new): секция про все, что связано с генерацией и оценкой музыки, и похожих на музыку последовательностей 

🏭  Часть 2, больше про индустрию: 

1. ML in Manufacturing: про применение DS/ML в промышленности и на производствах. Ref: ML in Manufacturing 2023 
2. Ужасы Медицинских Данных: про применение ML в медицине и путь к принятию качества данных. Ref: Ужасы 2023, Ужасы 2022, Ужасы 2021
3. ML in Marketing (revive): про DS/ML в задачах вокруг и около маркетинга, вплоть до хардкорной Байесовщины. Ref: ML in Marketing 2021, Uplift & CJM 2021
4. Scoring (new): про все что связано с применением скоринга на практике, причём не только в финансовой индустрии
5. ML in Physics (new): про ML в приложениях и задачах научной среды в физике.
6. GeoML (new): про всё, что связывает ML с задачами в гео-домене: модели, данные, и сами задачи.
7. ML in Edtech (new): про применение ML в образовании и образовательном процессе.

🛠 Часть 3, больше про инженерию: 

1. MLOps: про вопросы продакшена, автоматизации, масштабируемости, воспроизводимости, и много другого. Ref: MLOps 2023, MLOps 2022 Siberia
2. Open Source: про открытые библиотеки и фреймворки для DS/ML — научные, и не только. Ref: Open Source 2023
3. PyData (revive): про хранение, визуализацию, обработку и анализ данных с применением языка программирования Python. Ref: PyData 2021
4. ML in Rust (new): про применение набирающего популярность в мире продакшена языка Rust. Секция про Rust применительно к DS и ML задачам и средам. 
5. Optimal DL (new): про оптимизацию инференса нейронных сетей в проде — от особенностей железа и фреймворков, до оптимизации архитектур моделей под конкретные устройства.

🎁 Неформат: 

1. Career & TeamLead (секция собрана, набор закрыт): про тимлидство, дата-роли, карьерные треки и советы для роста. Ref: Career 2023, Career Siberia 2023, Career Siberia 2022 
2. Data Strategy (new): не столько про DS, сколько про стратегию данных — как ее составить, какие основные проблемы, рекомендации.
3. Random DS/ML: “Общая папка (1)” для крутых тем, под которые пока еще не существует секции :) Ref: Random DS/ML 2023, Random DS Siberia 2023, Random DS Siberia 2022

P.S.

• Список секций будет обновлять и пополняться — следите за обновлениями! 
• Не все организаторы секций собирают доклады через эту публичную форму. Если к вам обратился один из организаторов, но вы не нашли его секции тут — такое бывает :)