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

Cookies help us deliver our services. By using our services, you agree to our use of cookies.