Трек для глубокого изучения рекомендательных систем на практике

Your Second RecSys

Track about Data Science without Machine Learning, Big Data, Neural Networks or anything else requiring training or big amount of storage.

DS-ML

SysML — это область анализа данных и больших данных, в которой внимание уделяется вопросам применения машинного обучения и больших данных в продакшне. В докладах мы обсуждаем почему некоторые из подходов из Kaggle-конкурсов не работают на реальных задачах, в чем особенность больших нагрузок при применения машинного обучения, как считать тяжелые фичи на лету и как справиться с большими объемами данных.

SysML

A lot of people in ODS contribute to open source projects, or even create their own. In this track they will tell us about their projects and we will discuss open source in general and in data science world specifically.

Open Source

MTC. Your first recsys

Data Science в МегаФоне совсем не ограничивается телекомом! Вы познакомитесь с интересными  проектами и методами из сферы Causal ML, Recommendations и просто работы с табличными данными. Также сможете попробовать свои силы в соревновании по Uplift Modelling. И на закуску - телеграм чаты+подкаст об ML с любимыми спикерами из индустрии и академии.

Causal Inference. Recommendations. Encoding

Курс о линейной зависимости: поговорим о линейной и логистической регрессиях, метриках, валидации, генерации признаков и применим знания в конкурсе "Alice".

Open ML Course: Линейные модели

Трек посвящен задаче матчинга в анализе данных и разборам решений соревнования Data Fusion Contest 2022

ML Trainings x Data Fusion Contest 2022

Опыт применения ML в реальных задачах Яндекса

Practical ML

Расскажем и покажем на практике, как мы умеем применять ML алгоритмы в различных областях жизни - от чисто бизнесовых вопросов до исследования космических частиц. Не забудем также затронуть вопросы жизненного цикла моделей и важности его автоматизации.

Active