Теория и практика работы с временными рядами и прогнозированием: от классических статистических наработок до DL и FM

Time Series | Data Fest 2024

Дизайн систем машинного обучения. Введение для начинающих.

ML System Design. Autumn 23/24

Изучаются алгоритмы обучения с подкреплением, использующие нейронные сети.

Deep Reinforcement Learning

ML System Design. Autumn 22/23

Лучшие из лучших в 2020 году

🎄ODS Awards 2020 ⭐

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

Расскажем про оптимизацию ритейл сети, учёт причинно-следственных связей, Positive Unlabeled learning и про акселератор для стажёров. Также вас ждет воркшоп по основам анализа геоданных в Python и технический data science квест.

МегаФон. Geospatial and other telecom applications

MTC. Your first recsys

В каких кейсах использовать аплифт модели? Какие бывают типы моделей, как их обучить? Как оценить качество? Как подготовить обучающую выборку? Как провести АБ тест с аплифт моделью? Все это вы узнаете из курса по uplift моделированию от создателей библиотеки scikit-uplift.

Active