Data rocks! Big Data, Artificial Intelligence & Machine Learning conference

Big Data — нова нафта?

Даних багато, вони змінюються. Виграють ті, хто вміють їх аналізувати та отримувати користь.

Компанії інвестують в новітні розробки і чекають від інженерів конкретних рішень та повернення інвестицій, а не узагальнених моделей чи теорій. Тому ми запросили експертів — тих, хто розробляє і використовує алгоритми штучного інтелекту, Machine Learning та Data Science. Ніякої теорії, передбачень та абстрактних роздумів — лише практичні кейси та конкретні рішення.

Виступи присвячені Big Data, штучному інтелекту, Machine Learning, Computer Vision і аналітиці.

Досвідом ділитимуться:

Володимир Кубицький, Head of Al в ЛУН Працює з алгоритмами на основі ML у PropTech більше 4 років. Захистив дисертацію зі згорткових нейронних мереж, які вже більше двох років використовуються у ЛУН. Має диплом магістра з математики.

Дослідницькі інтереси: Computer Vision, Deep Learning, алгоритми Gradient Boosting.

Тема виступу: Як зробити продукт в Real Estate набагато крутіше з ML?

Чи є місце для ML в нерухомості? Так! Володимир розповість історію Lun: від декількох евристичних алгоритмів, які намагалися відрізнити власників від ріелторів, до сьогоднішнього дня, коли в продакшні успішно працюють десятки моделей ML.

А також про те, чому кількість скарг користувачів зменшилося в десятки разів, коли в lun почали використовувати рішення на основі ML замість евристик.

Теги: Real Estate, Machine Learning, PropTech

Мова виступу: російська.

Ян Цибулькін, co-founder Bldbox, Cloudozer, Symica. Куратор курсів Лінійна алгебра для Data Science, Data Science. Математичні основи, Теорія ймовірностей для Data Science. Випускник факультету управління та прикладної математики Московського Фізико-Технічного інституту.

Тема виступу: Ймовірнісні генеративні моделі. Приклад алгоритму для визначення положення об’єкта у просторі за одним зображенням.

Доповідь присвячена ймовірнісним генеративним моделям, які використовуються для створення інтелектуальних агентів для прийняття рішень в іграх, економіці, задачах із області робототехніки.

Розглянемо конкретну задачу визначення положення об’єкта за зображенням з камери.

Теги: AI, Computer Vision, Generative Model

Мова виступу: російська.

Ігор Павленко, технічний директор LeBoutique з 2011 року. Інженер-програміст з 10+ роками досвіду, в минулому засновник декількох стартапів.

Тема виступу: Data Warehouse в LeBoutique. Як ми збираємо та зберігаємо дані.

Чому в LeBoutique почали використовувати BigQuery. Які дані збираються, як вони потрапляють у BigQuery та що з ними відбувається далі.

Теги: DWH, BigQuery, ETL, ELT, StreamSets, Kaffka, ElasticSearch, Kibana, DataStudio.

Мова виступу: російська.

Володимир Кірілов, керівник R&D в ESM.one, стартапу напрямку esport, організатор спільноти функціональних програмістів kievfprog.

Тема виступу: Ймовірнісне програмування — моделі на серветці

Ймовірнісне програмування вам точно підходить, якщо: у вас мало даних, ви приблизно знаєте, як описати процес їхнього виникнення та вам потрібні відповіді у вигляді розподілень, а не точних оцінок. Розглянемо декілька ймовірнісних мов як інструментів ітеративної розробки моделей та подивимося приклади з ємнісного планування, підрахунків на серветці (Fermi estimation), а також моделі для спортивної аналітики.

Теги: Probabilistic Programming, eSport, Sport Analytics

Мова виступу: російська.

Kateryna Gordiienko (Netflix). Аналітик з більш ніж 10 роками досвіду в індустрії. Працює з великими даними у різних напрямках бізнесу: від ритейлу і медіа до фінансів і high tech. З 2014 живе у Сан-Франциско і працює в команді Science and Analytics у Netflix та очолює консалтингову компанію Dani Solutions. Має науковий ступінь з економіки від University of California, Irvine.

Тема виступу: Derive Useful Analytics from Big Data Experiments

To harness the full power of big data and move from data-driven to causal inference, experimental design and execution come into play.

Presentation will cover differences between observational and experimental data, touch upon types of experiments (natural, quasi, A/B) and introduce absolute vs incremental measurement using real-life business use cases.

Теги: Analytics, Big Data

Мова: англійська

Конференція буде корисна:

інженерам,
розробникам програмного забезпечення, які працюють над складними алгоритмами в області AI, Machine Learning,
аналітикам, які працюють з Big Data,
технічним спеціалістам з галузей Real Estate, Retail, eSport, робототехніки.

Рівень підготовки: будь-який. Конференція буде корисна як новачкам, так і практикуючим спеціалістам.

Квитки: 1400 гривень до 1 січня 1800 гривень з 2 січня

Детальніше про подію на сайті.

#BigData #DataScience #conference #ITвмире #ITвУкраине #трендывIT #ITивенты #ITevents #MachineLearning