Open Source (Data Fest 2023)

Опенсорс - научный и не только

data_fest_online_2023opensource

О треке

Трек посвящен 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).

К участию приглашены как представители коммерческих компаний, создающие наукоёмкие решения, открытые для внешних участников, так и сотрудники университетов и институтов, участвующих в создании ИИ-решений с открытым кодом.

В рамках секции мы приняли доклады, посвященные:
- Опыту создания конкретных open-source разработок
- Историям успехов и неудач, возникавших в ходе участия в OS-проектах
- "Лучшим практикам" в области создания открытого ПО в целом
- Анонсам собственных научных проектов, открытых для сторонних участников."

Track program

Научный опенсорс в DS/ML

Научный опенсорс в DS/ML

Николай Никитин

Не бойтесь выкладывать свои разработки в open-source - даже если кажется, что они незаконченные

Не бойтесь выкладывать свои разработки в open-source - даже если кажется, что они незаконченные

Михаил Сарафанов

SKAB и другие open-source бенчмарки для задач обнаружения аномалий в промышленных временных рядах

SKAB и другие open-source бенчмарки для задач обнаружения аномалий в промышленных временных рядах

Юрий Кацер

Настройка гиперпараметров с помощью фреймворка интеллектуальной оптимизации iOpt

Настройка гиперпараметров с помощью фреймворка интеллектуальной оптимизации iOpt

Константин Баркалов

Фреймворк для вероятностного моделирования на основе байесовских сетей BAMT

Фреймворк для вероятностного моделирования на основе байесовских сетей BAMT

Ирина Деева

SLAMA: тонкости масштабируемости распределенного AutoML решения на Spark и оптимизация производительности

SLAMA: тонкости масштабируемости распределенного AutoML решения на Spark и оптимизация производительности

Николай Бутаков

Библиотека Autobinary для автоматизации решения ML бизнес задач

Библиотека Autobinary для автоматизации решения ML бизнес задач

Дмитрий Тимохин

Dusha: самый большой открытый датасет для распознавания эмоций в устной речи на русском языке

Dusha: самый большой открытый датасет для распознавания эмоций в устной речи на русском языке

Кондратенко Владимир

Стань контрибьтором в Open Source или как сделать свой первый Pull Request в CatBoost

Стань 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