Reliable ML

27 Jun 2023 19:43

Дата ужин Reliable ML 28.06
Почему бы и нет?

Всем привет! Задумали мы тут с Димой дата-ужин в Мск провести, и рассказать вам об этом даже заранее, в выходные.
Но как-то отложился анонс с выходных :)

Поэтому решили брать внезапностью! Если кому интересно завтра с нами пообщаться о Reliable или даже UnReliable ML, то заходите сюда. Мы планируем быть с 18:30 до 21:00.

Расскажем про задумки на сентябрь :)

P.S. Если действительно готовы прийти, то поставьте, пожалуйста, 💯 - нам было бы очень полезно понимать примерное количество людей 😊

Ваш @Reliable ML

#анонс #дата_ужин

Reliable ML

14 Jun 2023 11:03

Вакансии в Raiffeisenbank Operations
По следам предшествующего поста

Всем привет!

Итоги предыдущего поста про вакансии показали, что нас читают очень профессиональные и компетентные люди, вовлеченные в аналитику данных. И часть из них уже с нами :)

Хочу снова поделиться с вами интересными вакансиями в мою команду – предложить вам принять участие в построении Advanced Analytics and Data Management Department в Операционном блоке Райффайзенбанка.

Ниже краткое описание к каждой вакансии, подробнее – можно почитать по ссылкам. Откликаться лучше ко мне в тг (@irina_goloshchapova) – с заголовком, на какую позицию откликаетесь.

- Middle+/Senior Data Analyst – на задачи аналитики, отчетности и исследований в направления Corporate и Retail Operations.

- Senior Data Scientist – на задачи управления эффективностью наличных денежных средств и антифрода.

- Tech Lead Advanced Analytics Team – по сути – Head of Data Science & Data Analytics для нашей замечательной команды аналитиков и data саентистов.

- Product Owner Data Management Team – вести команду по развитию дата-сервисов для аналитики в домене.

#анонс #career

Reliable ML

03 Jun 2023 10:58

Трансляция первого дня секции Reliable ML сегодня доступна также на youtube.
https://www.youtube.com/watch?v=oaRIDDBVDuc

Reliable ML

01 Jun 2023 13:32

Расписание секции Reliable ML - 3-4 июня
Data Fest 2023

Дорогие друзья, мы рады, наконец, опубликовать долгожданное расписание нашей секции Reliable ML, которая пройдет уже в эти выходные - 3-4 июня! Всех очень ждем!

Что будет

Первый день секции - 3 июня - практически полностью посвящен теме ML System Design. Будем слушать и обсуждать практические кейсы дизайна и построения ML систем: успешные внедрения, фейлы и уроки из них, фреймворки и рекомендации от экспертов. В этот день также стартует контест ML System Design Doc Challenge.

Второй день секции - 4 июня - ориентирован на темы Interpretable ML, Causal Inference in ML, Data Centric AI. Завершим день и всю секцию финалом контеста ML System Design Doc Challenge. Участники презентуют свои решения, а зрители и менторы совместно определят победителей.

Как подключиться

- Заходите в спейс по ссылке https://app.spatial.chat/s/ods
- Вбиваете пароль festparroteverywhere23
- Вбиваете свои ник и должность, разрешаете браузеру доступ к микрофону и видео - и вуаля! 😊

Всех очень ждем!

Ваш @Reliable ML

#расписание #business #tech #datafest2023

Reliable ML

30 May 2023 15:31

Дмитрий Раевский - FailConf - DS: почему бывает так больно
3-4 июня - Секция Reliable ML на Data Fest 2023

Во время Data Fest 2023 на нашей секции Reliable ML Дмитрий Раевский, Data Science Lead в Райффайзен Банке, проведёт небольшой FailConf про разные боли в жизни DS.

В рамках фейл-сессии мы рассмотрим несколько реальных проектов, которые не дошли до прода или дошли с рядом значительных переработок, подпортив жизнь и кровь всем причастным.

Количество проектов, уповающих на использовани AI, постоянно растет – бизнес рассчитывает на нереальный буст за счет магической силы DS.

Но что, если данных недостаточно для решения задачи? Или мы не учли реальный сценарий использования нашей модели в проде, из-за чего пришлось все делать заново? Или бизнес-цель поняли в корне неверно, а потому решали другую задачу?

Мы обсудим подобные примеры и постараемся ответить на вопрос: “Как можно избежать таких ситуаций, чтобы не было мучительно больно”.

Регистрация на мероприятие тут.
Расписание будет опубликовано 1 июня.

Ваш @Reliable ML

#анонс #tech #activity #ml_system_design #datafest2023

Reliable ML

29 May 2023 17:19

Между тем, все еще можно заявиться на on-site test по ML System Design!
Заявляйтесь, заполняйте форму и получите бесценный опыт 3го июня - с регистрацией, но без смс 😊
И просто приходите послушать!

Reliable ML

29 May 2023 09:55

Михаил Масагутов - Опыт составления дизайн документа при проектировании ML системы: прогнозирование продаж в магазинах
3-4 июня - Секция Reliable ML на Data Fest 2023

Во время Data Fest 2023 на нашей секции Reliable ML выступит Михаил Масагутов, Data Scientist в компании сферы fmcg, с докладом про свой опыт составления ML System Design Doc для прогнозирования продаж в продуктовых магазинах.

В своем докладе Михаил расскажет про:

- Задачу прогнозирования ежемесячных продаж продуктов в магазинах "у дома"
- Контекст решения при наличии множества бизнес-ограничений
- Проблемы, возникшие при проектировании ML системы
- Решение этих проблем с помощью дизайн документа
- Изменения в процессе разработки и их необходимость в подобной задаче

Регистрация на мероприятие тут.
Расписание будет опубликовано 1 июня.

Ваш @Reliable ML

#анонс #tech #ml_system_design #datafest2023

Reliable ML

27 May 2023 12:25

Богдан Печёнкин - Bag-of-tricks того, как сделать ваш ML-пайплайн более reliable
3-4 июня - Секция Reliable ML на Data Fest 2023

Во время Data Fest 2023 на нашей секции Reliable ML, Богдан Печёнкин, Senior ML Engineer в BrandsGoDigital, автор симулятора ML-инженера на karpov.courses и тг-канала @bogdanisssimo, расскажет основные приёмы и инструменты в арсенале ML инженера, которые помогают застраховать ML проект от неожиданных происшествий на разных этапах его жизненного цикла, и сэкономит вам десятки часов поиска источника проблем.

Машинное обучение у многих ассоциируется чёрным ящиком: такие-то данные на входе, такие-то предсказания на выходе, а внутри – что-то загадочное, неконтролируемое, непредсказуемое, а следовательно, ненадёжное (non-reliable).

Это сильно контрастирует с тем, как на машинное обучение смотрят опытные ML гребцы: для них "код, написанный другим кодом" (так называемое Software 2.0) – это, в первую очередь, про "код". Как и рядовой детерминированный код, веса нейросети и деревья бустинга можно и нужно покрывать тестами, дебажить, мониторить – достаточно лишь знать, как.

Богдан также расскажет о практическом курсе-интенсиве по теме надёжности ML-решений на платформе Educative, который он разработал совместно с Арсением Кравченко, чтобы развенчать миф, о том, что "машинное обучение невозможно держать под контролем" и вооружить вас конкретным набором приёмов карате.

Регистрация на мероприятие тут.
Расписание будет опубликовано на следующей неделе.

Ваш @Reliable ML

#анонс #tech #reliable_ml #mlops #datafest2023

Reliable ML

24 May 2023 11:40

Марина Завгородняя - ML System Design Doc Challenge - запись на контест
3-4 июня - Секция Reliable ML на Data Fest 2023

На Data Fest 2023 в секции Reliable ML Марина Завгородняя, Data Science Community Lead в Райффайзенбанке, проведет небольшой контест по составлению ML System Design Doc – дизайна ML-системы для решения конкретных бизнес-задач. Приглашаем участников!

Предлагаем попрактиковаться в составлении ML System Design Doc на реальном кейсе. По итогам контеста участники получат памятные подарки и командные консультации по получившимся design docs. Зарегистрироваться можно командой до 5 чел. или индивидуально.

Контест будет полезен всем DS-специалистам и позволит:
— прокачать навыки дизайна ML систем
— углубить понимание, как работает ML в определенном домене
— внедрить шаблон design doc в команду в текущих рабочих задачах

Для участия до 1 июня заполните форму заявки, указав свои контакты и профессиональный уровень. Финальные списки участников контеста будут готовы 1 июня. Количество мест ограниченно.

Контест пройдет в 2 этапа:
3 июня с 12:00 — получение кейса, работа команд, до трех созвонов с ментором
4 июня с 17:45 — питч решений на Main Stage, выбор победителей

Приглашаем зрителей присоединиться 4 июня в 17:45 на финальный питчинг решений, чтобы посмотреть варианты ML SD Doc команд и выбрать победителей.

Ждем ваших заявок!

Ваш @Reliable ML

#анонс #tech #ml_system_design #datafest2023

Reliable ML

22 May 2023 15:05

Андрей Денисенко - Как построить real-time ML на криптобирже
3-4 июня - Секция Reliable ML на Data Fest 2023

Во время Data Fest 2023 на нашей секции Reliable ML выступит Андрей Денисенко, Lead ML Product Owner.

В своем докладе Андрей поделится опытом об особенностях построения жизненного цикла real time аналитики с нуля с использованием AWS, Kafka, Airflow. Андрей также расскажет об условиях необходимых для успеха ML-инициатив и продуктовом подходе к data science в hyper-growth среде.

Регистрация на мероприятие тут.
Расписание будет сформировано в конце мая.

Ваш @Reliable ML

#анонс #tech #ml_system_design #mlops #datafest2023

Reliable ML

19 May 2023 10:56

Григорий Чернов - Корреляция не подразумевает причинно-следственную связь. А что подразумевает?
3-4 июня - Секция Reliable ML на Data Fest 2023

Во время Data Fest 2023 на нашей секции Reliable ML с вводным докладом о причинно-следственном анализе выступит Григорий Чернов, приглашенный исследователь University of Tuebingen, к.э.н., научный сотрудник ВШЭ.

Наше мышление плохо приспособлено для рассуждений о причинно-следственных связях. Это приводит к проблемам в рабочей коммуникации и привносит искажения в процесс моделирования.

Например, легко заметить связь между здоровьем и частотой посещения больницы - те, кто часто бывает у врача, дольше и сильнее болеют. В большинстве случаев, однако, врачи улучшают, а не ухудшают здоровье - что расходится с вышеприведенным наблюдением.

В своем докладе Григорий Чернов расскажет, почему так трудно думать об условных вероятностях и как с этим быть.

Регистрация на мероприятие тут.
Расписание будет сформировано в конце мая.

Ваш @Reliable ML

#анонс #tech #causal_inference #datafest2023

Reliable ML

17 May 2023 09:52

Запись на тестовое ML System Design Interview от Павла Филонова
3-4 июня - Секция Reliable ML на Data Fest 2023

На Data Fest 2023 в секции Reliable ML Павел Филонов проведет тестовое ML System Design Interview. Павел является независимым консультантом в области ML, преподавателем MLOps в OTUS и ex-DS Lead в Kaspersky, а также планирует рассказать на нашей секции доклад про паттерны инференса ML-моделей.

Если вы попадете на собеседование в MAANG на должность Software Engineer в области Machine Learning на грейд уровня Senior+, то вам, скорее всего, назначат 6 интервью:

- 2 coding
- 2 behavior
- 2 ML system design

Пример того, как может проходить последнее, мы и рассмотрим в рамках этой активности. Какие можно встретить вопросы, какая структура ответа от вас ожидается, какие материалы можно использовать для подготовки.

Эту активность мы построим не в виде доклада, а в виде живой (без рояля в кустах) демонстрации того, как такие собеседования могут проходить.

Если вы готовы поучаствовать в интервью в качестве собеседуемого, просьба заявиться через вот эту форму.

Ждем ваших заявок!

Регистрация на Data Fest 2023 тут.
Расписание будет сформировано в конце мая.

Ваш @Reliable ML

#анонс #tech #ml_system_design #datafest2023

Reliable ML

13 May 2023 10:56

Максим Кочуров - Bayes in the Wild
3-4 июня - Секция Reliable ML на Data Fest 2023

На Data Fest 2023 в секции Reliable ML выступит Максим Кочуров с вводным докладом о байесовских методах - "Bayes in the Wild". Максим является одним из ключевых разработчиков pymc (ex-pymc3), главной и многим знакомой python-библиотеки по байесовским методам, а также работает партнером в PyMC Labs, помогая бизнесу правильно работать с байесовскими методами.

Байесовкие методы это новый, хорошо забытый старый подход к решению прикладных задач. Но каких задач?

Существует качественное разделение на white box и black box подходы. Байесовкие методы это исключительно про интерпретируемые задачи, где важно количественно оценить характеристики процесса.

В докладе мы познакомимся ближе с тем, что под этим подразумевается, а также, какие задачи решаются с помощью байесовского подхода и почему.

После доклада будет время на обсуждение целесообразности использования байесовского подхода и когда использовать его альтернативы.

Регистрация на мероприятие тут.
Расписание будет сформировано в конце мая.

Ваш @Reliable ML

#анонс #tech #interpretable_ml #datafest2023

Reliable ML

12 May 2023 15:24

Точечные vs коллективные аномалии: возможные задачи и пути их решения
Партнерский пост к циклу Reliable ML про необычные значения в данных от Юрия Кацера, автора тг-канала @DataKatser

Часто термины аномалии и выбросы используют взаимозаменяемо (Aggarwal, 2016). Иногда аномалии используется как собирательный термин, означающий разного рода необычное поведение данных. Наглядно “собирательность” термина показана в этой статье, где аномалии делят по типу обработки и данных, количеству точек, разметкие и др. В данном посте мы сфокусируемся на классификации аномалий по количеству точек.

Типы аномалий
Во временных рядах бывает важно искать не отдельные выбросы, а группы последовательных аномальных точек. По количеству точек аномалии классифицируют на точечные и коллективные (Chandola, 2009):

- Точечная аномалия - отдельная точка, считающейся аномальной по отношению к остальной части данных.
- Коллективная аномалия - последовательность точек во времени, когда между началом и концом аномалии не существует нормальных данных.

В такой формулировке выбросы (outliers) - это именно точечные аномалии, отличающиеся от остальных данных (Aggarwal, 2016).

Если аномальность данных заметна только в контексте соседних точек, говорят о контекстуальных (contextual) аномалиях. Это могут быть и точечные, и коллективные аномалии.

Формулировки задач
В зависимости от типов аномалий можно сформулировать следующие математические задачи:

- Для точечных аномалий мы будем решать задачу бинарной классификации: отнесения каждой точки к нормальному или аномальному классу. Unsupervised-версия - поиск выбросов или кластеризация, или одноклассовая классификация.
- Для коллективных аномалий - задачу обнаружения точки изменения состояния (сhangepoint detection). Подробный разбор есть в этом докладе на pycon'е.

Алгоритмы обнаружения точки изменения состояния применимы только для коллективных аномалий, потому что необходимо найти конкретную точку изменения состояния, где эта коллективная аномалия начинается (или заканчивается). При этом алгоритмы бинарной классификации (кластеризации, поиска выбросов и тд) применимы для обоих типов аномалий, потому что мы можем представлять коллективную аномалию как набор точечных аномалий. Подробнее об этом - с разбором метрик качества - можно почитать в этой статье.

Онлайн vs офлайн changepoint detection
- Офлайн - важно детектировать точки изменения состояния оптимальным образом:

⁃ Доступна полная реализация временного ряда
⁃ По-другому называется задачей сегментации
⁃ Находится оптимальное (или близкое к оптимальному) решение

- Онлайн - важно детектировать точки изменения состояния как можно раньше:

⁃ Может быть Batch и Real-time
⁃ Приходит по 1 точке (или 1 batch) в каждый момент времени
⁃ Точка изменения должна быть детектирована с минимальным запаздыванием

Библиотеки для поиска аномалий во временных рядах

- Задача поиска выбросов. Библиотека PyOD. Помогает обнаружить в данных точечные аномалии или выбросы с помощью более 30 алгоритмов: от Isolation Forest до недавно представленных в научных статьях SOTA алгоритмов.
- Задача он-лайн поиска точек изменения состояния. Библиотека Prophet, которая прославилась решением задачи time-series прогнозов. В ней появились и инструменты для поиска аномалий..
- Задача офф-лайн поиска точек изменения состояния. Библиотека Ruptures. Реализованы основные методы, описанные в Truong, 2020.

Упоминания достойны еще несколько репозиториев:

⁃ Библиотека Kats
⁃ Библиотека Merlion
⁃ Библиотека Alibi Detect
⁃ Бенчмарк NAB

@Reliable ML & @DataKatser

#tech #data_centric_ai

Reliable ML

10 May 2023 15:12

Артем Ерохин - Бутстрапирование временных рядов
3-4 июня - Секция Reliable ML на Data Fest 2023

Во время Data Fest 2023 на нашей секции Reliable ML с докладом про бутстрапирование временных рядов выступит Артем Ерохин, Lead DS в X5 Tech, автор канала @Artificial Stupid.

В докладе будет рассмотрена проблема применения классического бутстрепа для временных рядов. Артем расскажет про различные методы бутстрепа, учитывающие структуру временного ряда, рассмотрит плюсы и минусы разных подходов.

Регистрация на мероприятие тут.
Расписание будет сформировано в конце мая.

Ваш @Reliable ML

#анонс #tech #causal_inference #datafest2023

Reliable ML

19 Jun 2023 08:29

Новый запуск курса по ML System Design в августе 2023

Собрали программу и примерное расписание нового запуска курса по ML System Design https://kolodezev.ru/mlsystemdesign2023.html

Содержание будет обновлено более чем наполовину. Будет добавлен раздел про вывод языковых моделей в продуктовое окружение. Скорее всего, будут еще материалы про тестирование и риски, дополнительные материалы про устойчивость и переработанное введение в ML Design Doc.

Есть возможность повлиять на содержание - напишите в комментариях, о чем хотелось бы услышать, чего не хватило на прошлом запуске курса.

Курс будет осенью, онлайн, бесплатно, анонсы будут в этом канале.

Ваш @Reliable ML

#анонс #ml_system_design

Reliable ML

04 Jun 2023 09:39

4 июня - продолжение секции Reliable ML на Data Fest 2023
Скоро начинаем!

Сегодня будем говорить об Interpretable ML, Causal Inference in ML, Data Centric AI. Завершим день и всю секцию финалом контеста ML System Design Doc Challenge. Участники презентуют свои решения, а зрители и менторы определят победителей.

Как подключиться

- Открываете браузер Chrome (остальные тоже работают, но не всегда)
- Заходите в спейс по ссылке https://app.spatial.chat/s/ods
- Вбиваете пароль festparroteverywhere23
- Вбиваете свои ник и должность, разрешаете браузеру доступ к микрофону и видео
- Идете в комнату Reliable ML

Всех очень ждем!

Ваш @Reliable ML

Reliable ML

03 Jun 2023 08:58

Всех ждем сегодня в spatial chat!
Скоро начинаем!

Как подключиться

- Заходите в спейс по ссылке https://app.spatial.chat/s/ods
- Вбиваете пароль festparroteverywhere23
- Вбиваете свои ник и должность, разрешаете браузеру доступ к микрофону и видео
- Идем в комнату Reliable ML

Reliable ML

31 May 2023 11:01

Валерий Бабушкин - Метрики и функции потерь при дизайне систем машинного обучения
3-4 июня - Секция Reliable ML на Data Fest 2023

Во время Data Fest 2023 на нашей секции Reliable ML выступит Валерий Бабушкин, автор книги Machine Learning System Design и автор тг-канала Время Валеры.

В своем докладе Валерий расскажет, почему не любит писать анонсы, как просит Ира, а также про метрики и функции потерь при дизайне систем машинного обучения.

Регистрация на мероприятие тут.
Расписание будет опубликовано 1 июня.

Ваш @Reliable ML

#анонс #tech #ml_system_design #datafest2023

Reliable ML

30 May 2023 09:19

Даниил Дранга - Дебаты: Fullstack Data Scientist или DS & Machine Learning Engineer — cтоит ли разделять роли?
3-4 июня - Секция Reliable ML на Data Fest 2023

Во время Data Fest 2023 на нашей секции Reliable ML Даниил Дранга, Data Science Community Lead, Райффайзен Банк, проведет дебаты «Fullstack Data Scientist или DS & Machine Learning Engineer». Поспорим о том, когда и стоит ли разделять эти роли и как организовать их взаимодействие.

Именно эту тему вы, как читатели канала, выбрали как наиболее интересную новую тему для обсуждения в 2023 г.

2 спикера, 4 раунда, по 2 минуты на аргументы в каждом раунде и голосование зрителей. В конце сессии будет возможность задать свои вопросы относительно той или иной позиции. Присоединяйтесь!

Спикеры:

Виктор Кантор – Big Data Director, МТС
Дмитрий Жванский – Expert Data Scientist, Райффайзен Банк

Регистрация на мероприятие тут.
Расписание будет опубликовано 1 июня.

Ваш @Reliable ML

#анонс #business #activity #organisational_design #datafest2023

Reliable ML

29 May 2023 15:21

Любава Ткаченко - Опыт составления дизайн документа при проектировании ML системы: сервис для кластеризации магазинов
3-4 июня - Секция Reliable ML на Data Fest 2023

Во время Data Fest 2023 на нашей секции Reliable ML Любава Ткаченко, Data Scientist в компании Лента, расскажет про работу с ML дизайн документом для построения сервиса кластеризации магазинов.

Составление дизайн документа - важная часть при проектировании систем. В докладе Любава расскажет о том, что из себя представляет дизайн док, зачем он нужен. В докладе также будет показан опыт использования дизайн дока в Ленте на примере сервиса кластеризации магазинов, и как использование дока помогло в разработке.

Регистрация на мероприятие тут.
Расписание будет опубликовано 1 июня.

Ваш @Reliable ML

#анонс #tech #ml_system_design #datafest2023

Reliable ML

28 May 2023 13:01

Евгений Финогеев - Автоматизация процесса заведения новых товаров в маркетплейс с использованием ML
3-4 июня - Секция Reliable ML на Data Fest 2023

На Data Fest 2023 в секции Reliable ML с докладом по внедрению ML в процесс заведения новых товаров в маркетплейс выступит Евгений Финогеев, руководитель группы машинного обучения и матчинга в Samokat.tech.

Почти каждый из нас что-то покупал на различных площадках маркетпейсов. Но все ли знают, как туда попадают товары и сколько человеческих ресурсов затрачивается на их добавление на витрину?

В Samokat.tech мы стараемся максимально автоматизировать процесс добавления новых товаров на витрину маркетплейса. Используя модели глубокого обучения, помогаем контенту:

- определять категории товаров
- объединять одинаковые товары в одни группы
- сопоставлять атрибуты между товарами разных продавцов и информацией для данной категории товаров.

Эти три классических задачи машинного обучения позволяют сократить время заведения одного товара на 30%.

В докладе расскажем про каждую из задач и углубимся в проблемы, с которыми сталкивались: данные, оценка качества, построение прототипа, продуктивизация. Поделимся выводами о качестве, которое удалось достичь, и планами улучшения этих моделей.

Регистрация на мероприятие тут.
Расписание будет опубликовано на следующей неделе.

Ваш @Reliable ML

#анонс #tech #ml_system_design #datafest2023

Reliable ML

26 May 2023 14:47

Дмитрий Колодезев - Reliable ML: Устойчивость моделей после выкатки в прод
3-4 июня - Секция Reliable ML на Data Fest 2023

Во время Data Fest 2023 на нашей секции Reliable ML выступит Дмитрий Колодезев, директор Promsoft, с докладом от нашего канала - с обзором подходов к обеспечению надежной работы моделей после развертывания.

Что такое устойчивость моделей после выкатки в прод? Это мониторинг, моделирование устаревания модели, работа с выбросами, редкими и пропущенными значениями, а также всё остальное, о чем мы иногда забываем подумать до развертывания.

Для тех, кто хочет катить модель в прод и не жалеть об этом.

P.S. Будут спойлеры нового запуска курса ML System Design.

Регистрация на мероприятие тут.
Расписание будет опубликовано на следующей неделе.

Ваш @Reliable ML

#анонс #tech #ml_system_design #reliable_ml #datafest2023

Reliable ML

23 May 2023 14:14

Сабрина Садиех - Explainable AI: что, как и зачем
3-4 июня - Секция Reliable ML на Data Fest 2023

Во время Data Fest 2023 на нашей секции Reliable ML с докладом о текущем состоянии области Explainable AI (XAI) выступит Сабрина Садиех, студент кафедры теории вероятностей и анализа данных Петрозаводского государственного университета.

Понятие интерпретируемого AI (XAI) в последние несколько лет стало настолько востребованным, что трансформировалось в отдельную ветвь научных исследований.

В докладе Сабрина приведёт обзор области XAI. Она расскажет:

- Почему XAI востребован сейчас и будет востребован еще долгое время
- Как исследователи классифицируют XAI
- С помощью каких инструментов можно внедрить XAI в работу
- Какие существуют подходы к построению метрик для оценки качества интерпретаций

Для погружения в практику применения методов XAI в докладе Сабрина также поделится опытом анализа применимости оценки активаций сети в задаче мультиклассовой классификации.

Регистрация на мероприятие тут.
Расписание будет сформировано в конце мая.

Ваш @Reliable ML

#анонс #tech #interpretable_ml #datafest2023

Reliable ML

21 May 2023 12:24

Кристина Лукьянова - Байесовский подход к АБ-тестам на примере теста конверсии
3-4 июня - Секция Reliable ML на Data Fest 2023

Кристина Лукьянова, бизнес-аналитик в компании Glowbyte, выступит с вводным докладом о байесовском подходе к АБ-тестированию на нашей секции Reliable ML на Data Fest 2023.

Байесовский подход к АБ тестам - альтернатива частотному (фреквентистскому) подходу. Поговорим о том, как заменить p-value на более интерпретируемые метрики, используя байесовские методы. Сравним частотный и байесовский подходы на примере теста конверсии.

Регистрация на мероприятие тут.
Расписание будет сформировано в конце мая.

Ваш @Reliable ML

#анонс #tech #causal_inference #datafest2023

Reliable ML

18 May 2023 09:53

Юрий Кацер - Предварительная обработка и поиск аномалий во временных рядах
3-4 июня - Секция Reliable ML на Data Fest 2023

Во время Data Fest 2023 на нашей секции Reliable ML состоится доклад "Предварительная обработка и поиск аномалий во временных рядах" от Юрия Кацера, эксперта в области применения DS, ML в промышленности, сооснователя waico.tech и автора тг канала @DataKatser.

Процесс работы с временными рядами имеет свои особенности даже в сравнении с табличными данными. В первой части доклада поговорим об этапах предварительной обработки временных рядов, сложностях и проблемах, с которыми можно столкнуться в процессе работы с ними. Также поговорим о конкретных подходах, методах и библиотеках, которые этот процесс автоматизируют.

Большинство встречающихся проблем с данными можно охарактеризовать как аномалии, поэтому на задаче их обнаружения остановимся подробнее во второй части доклада. Обсудим различия в задачах обнаружения выбросов и точек изменения состояния, методы обнаружения разных типов аномалий, включая библиотеки, позволяющие решать задачи в различных постановках.

А пока вы ждете доклад, можно почитать заметку Юрия о точечных и коллективных аномалиях, недавно опубликованную в нашем канале.

Регистрация на мероприятие тут.
Расписание будет сформировано в конце мая.

Ваш @Reliable ML

#анонс #tech #data_centric_ai #datafest2023

Reliable ML

15 May 2023 18:09

Максим Берёзов - Алгоритм маршрутизации без компромисса между качеством и скоростью
3-4 июня - Секция Reliable ML на Data Fest 2023

На Data Fest 2023 в секции Reliable ML Максим Берёзов, специалист по машинному обучению в Samokat.tech, расскажет об опыте разработки и внедрения моделей для маршрутизации курьерской доставки в бизнес-процессы e-grocery сервиса.

Дано: нужно строить маршруты для сотен мест назначения. Задача усложняется, когда мы должны попадать в ограниченный интервал по времени, учитывать грузоподъемность, особенности ландшафта, пробки и многие другие факторы. При этом время на расчёт маршрута должно составлять несколько секунд.

Как решаем: чтобы не приходилось выбирать между качеством построения и временем, нужны алгоритмы и модели маршрутизации.

В докладе речь пойдет о том, как спроектировать систему маршрутизации, какие модели для этого используются и как выглядит архитектура решения. Поговорим о трудностях, с которыми столкнулись при внедрении системы в продакшн, про опыт проведения пилота и последующего внедрения модели в бизнес-процессы.

Регистрация на мероприятие тут.
Расписание будет сформировано в конце мая.

Ваш @Reliable ML

#анонс #tech #ml_system_design #datafest2023

Reliable ML

12 May 2023 15:24

Иллюстрация - Точечные vs коллективные аномалии: возможные задачи и пути их решения

Иллюстрация к партнерскому посту к циклу Reliable ML про необычные значения в данных от Юрия Кацера, автора тг-канала @DataKatser

Reliable ML

11 May 2023 10:43

Павел Филонов - Паттерны инференса ML-моделей
3-4 июня - Секция Reliable ML на Data Fest 2023

Во время Data Fest 2023 на нашей секции Reliable ML состоится доклад "Паттерны инференса ML-моделей" от Павла Филонова, независимого консультанта в области ML, преподавателя MLOps в OTUS и ex-DS Lead в Kaspersky.

Давайте представим, что вы уже прошли часть пути по успешной реализации ML проекта. Договорились по поводу бизнес-метрик, получили доступ к данным, организовали разметку, обучили несколько моделей и выбрали лучшую с помощью валидации. Теперь пришло время запускать ее на инференс на реальных данных, но какой из различных вариантов таких запусков выбрать и какие инструменты для этого использовать?

В докладе обсудим 3 паттерна инференса моделей:
- пакетная обработка;
- потоковый инференс;
- REST интерфейс для модели.

Рассмотрим в каком случае лучше подходит тот или иной паттерн. Как они повлияют на пропускную способность и задержку. И какие подходящие инструменты для их реализации можно использовать.

Регистрация на мероприятие тут.
Расписание будет сформировано в конце мая.

Ваш @Reliable ML

#анонс #tech #mlops #datafest2023

Reliable ML

04 May 2023 16:57

Захар Понимаш, Виктор Носко - Как интерпретируемый ИИ объясняет генерацию трансформеров
3-4 июня - Секция Reliable ML на Data Fest 2023

Во время Data Fest 2023 на нашей секции Reliable ML Захар Понимаш и Виктор Носко из проекта FractalGPT расскажут о библиотеке ExplainitAll.

Библиотека ExplainitAll предназначена для интерпретации выходов нейросетей трансформер. Основным преимуществом реализуемого в библиотеке подхода является то, что интерпретация будет работать и для сетей-эмбеддеров, и для генеративных задач в сеттинге QA (Вопросно-ответных систем). Результат работы может быть сгруппирован и обобщен на семантические кластеры. Также разработчики и пользователи ExplainitAll смогут использовать готовые метрики надежности ответов трансформеров, а также создавать свои собственные, с визуализацией внимания.

Регистрация на мероприятие тут.
Расписание будет сформировано в конце мая.

Ваш @Reliable ML

#анонс #tech #interpretable_ml #datafest2023