1 сентября мы рады пригласить вас на очередную встречу сообщества Moscow Data Science, где вы сможете обменяться практическим опытом решения задач анализа данных и пообщаться с единомышленниками. Для одного дня программа очень насыщенная, будет две секции докладов, а среди выступающих два докладчика из ближнего зарубежья. Также гостей митапа ждёт экскурсия по офису Mail.Ru Group и розыгрыш сувениров. Присоединяйтесь! Программа встречи под катом.

«Психотипирование пользователей социальных сетей»
Михаил Фирулик, Mail.Ru Group

Психологический тип — это структура, каркас личности человека. Психотип формирует мировоззрение человека, лежит в основе его поведения, в том числе влияет на восприятие информации. В России в различных отраслях наибольшее практическое применение получили три основные концепции типирования личности: Big5, MBTI и соционика. В докладе рассмотрим особенности определения этих типологий и их моделирования.

«Стохастические вычислительные графы в NLP»
Максим Кретов, МФТИ

Рассмотрим формализм стохастических вычислительных графов (графов, которые содержат в узлах сэмплинг из распределений). Для расчета градиента функции потерь в таких графах обычный алгоритм обратного распространения ошибки уже не подходит, и нужно применять более сложные методы. В качестве примера — различные способы тренировки простой модели seq2seq.

«Предсказание последовательностей в TensorFlow: инженерная сторона вопроса»
Денис Дусь, InData Labs

Обсудим особенности построения TensorFlow-графов для эффективного обучения архитектур, работающих с последовательностями. Постараемся ответить на основные вопросы, которые могут возникнуть у инженера в процессе построения модели: какой формат хранения данных выбрать, как организовать процесс поступления тренировочных и валидационных данных в модель, как эффективнее работать с последовательностями различной длины, как сохранить модель для последующего использования и другие.

«Kaggle's Amazon from Space: классификация спутниковых снимков»
Артур Кузин, Avito

В докладе рассмотрим приемы и трюки обучения глубоких сверточных нейросетей на примере решения kaggle-соревнования Planet: Understanding the Amazon from Space. В этом соревновании команды ODS-сообщества Russian Bears и ods.ai заняли 2 и 7 место соответственно из более чем 900 участников. Также разберем известные топовые решения.

«Multiple Time Series Forecasting»
Виталий Радченко, Ciklum

Поговорим, какие существуют особенности в выборе метрики, валидации, формировании датасета и генерации признаков для задачи предсказания множественных временных рядов. Разберем «группы» признаков и подходы к моделированию на примерах нескольких реальных кейсов, а также проблемы, которых нужно избегать, и на что в первую очередь стоит обращать внимание.

Сбор участников и регистрация: 18:00
Начало докладов: 18:30
Адрес: офис компании Mail.Ru Group, Ленинградский проспект, 39, стр. 79.

Для участия необходимо зарегистрироваться. Для тех, кто не сможет присутствовать лично, будет организована видеотрансляция.