Дизайн систем машинного обучения. Введение для начинающих.

ML System Design. Autumn 22/23

Продвинутые подходы и инструменты для разработки и внедрения ML-решений в production.

MLOps и production подход к ML исследованиям 2.0

mlcourse.ai is an open Machine Learning course by OpenDataScience (ods.ai), led by Yury Kashnitsky (yorko). Having both a Ph.D. degree in applied math and a Kaggle Competitions Master tier, Yury aimed at designing an ML course with a perfect balance between theory and practice. Thus, the course meets you with mathematical formulae in lectures and a lot of practice in a form of assignments and Kaggle Inclass competitions. In 2017-2019, some 26k people participated in active course sessions offered twice a year, and ~1500 finished the course. ODS has witnessed multiple stories about the course changing careers of those who had passed it. Currently, the course is in a self-paced mode. Here we guide you through the self-paced mlcourse.ai.

Open Machine Learning course mlcourse.ai (self-paced)

Хрестоматия разработчика компьютерного зрения: как без боли решить задачу компьютерного зрения и заставить это решение работать в проде. Вдохновляемся опытом коллег о том, как они прошли через тернистый путь разработки модели компьютерного зрения для своих задач.
Если вы хотите дополнить трек своим докладом, то пишите в Telegram @sigmoida или в ODS @Sonya.

Computer Vision in Industry

19-20 сентября Яндекс проводит секцию по краудсорсингу. Вас ждут доклады от команды Яндекс.Толоки про эффективные методы контроля качества в краудсорсинге, разметку данных на большом масштабе и ТОП-10 ошибок заказчика, из-за которых теряются время и деньги.

Яндекс. Effective data labeling with crowd

Интерпретация моделей машинного обучения: как объяснить результаты статистических моделей заказчику.

Interpretable ML

Great jobs don’t simply fall out of the sky as soon as you’ve mastered Python, R or SQL. This year's Career section unites Data Science experts to discuss the most exciting career questions. How to become a senior in Data Science? Why is the middle not yet senior and how to become a senior? How to improve one’s soft skills and is it important at all? Star speakers, industry experts, tricky questions to the recruiters, and many more.

Career (Data Fest 2020)

Расскажем из чего состоит жизненный цикл решения на базе NLP. Как довести гипотезу до продуктивной среды и сделать так, чтобы поддержка этого решения не съедала все свободное время.

МТС. Жизненный цикл решения на базе NLP

Advanced methods and topics in the world of A/B testing.

Active