Привет, друзья! Знакомим вас со следующей подборкой докладов AiConf, в которых эксперты поделятся актуальными темами в области Data Science и AutoML.
Узнайте о проблемах feature engineering и решениях Upgini, создании AutoML-сервисов, важности качественной разметки данных для мультимодальных моделей и о том, как LLM трансформируют поисковые алгоритмы.
1)
AutoFE-сапёр: укрощаем взрыв размерности в автоматической генерации признаков. Валерия Дымбицкая (Upgini)
Есть проблемы модные, а есть постоянные. Генерация и отбор признаков на табличных данных — одна из последних. Приходите узнать, как при помощи ML и эвристик можно сократить количество потенциальных фич еще до их расчета.
2)
Как AutoML- и AutoDL-сервисы улучшают реальную разработку. Евгений Смирнов (Альфа-Банк)
AutoML, как мёд у Винни-Пуха, теоретически вроде есть, а на практике обычно нет. Евгений расскажет, как удалось добиться практической применимости AutoML-инструментов в Альфа-Банке.
3)
Разметка датасетов в эпоху мультимодальности: проблемы, вызовы, решения. Дмитрий Антипов (Сбер / абт)
Дмитрий проведет слушателей через систему подготовки размеченных мультимодальных данных. От парсинга интернета через кейсы мультимодальной разметки; через использование вспомогательных моделей, в том числе LLM; через бизнес-процессы и контроль качества разметки к финальным метрикам моделей.
4)
Где и как использовать LLM в задачах поиска. Валерия Гурьянова (SberDevices)
Казалось бы, что может быть более проработано и изучено, чем задача поиска? Но вот появились LLM, и пришло время освежать свои знания в этой области. Доклад от Валерии покажет, как большие модели улучшают классические области поиска — разметку, ранжирование, индексы и семантический поиск.
До скорой встречи на AiConf — прикладной конференции по Data Science
🙌✅ Программа конференции, расписание и билеты
на сайте