О нас
В минувшие выходные в Ярославле прошла конференция Dev Battle | conf, посвященная Data Science. О том, как это было, рассказывает один из организаторов конференции, студент математического факультета ЯрГУ Даниил Федулов.
В минувшие выходные в Ярославле прошла конференция Dev Battle | conf , посвященная Data Science, отрасли информационных технологий, которая изучает проблемы анализа, обработки и представления данных в цифровой форме. Участники конференции – студенты, начинающие и "продвинутые" IT-специалисты из Ярославля, Москвы и регионов ЦФО – посетили серию лекций по Data Science. Спикерами мероприятия выступили представителикомпаний "Яндекс", "SocialDataHub", "Kreate", Сколковского института науки и технологий, МФТИ и НИУ ВШЭ . О самых интересных выступлениях рассказывает один из организаторов конференции, студент математического факультета ЯрГУ Даниил Федулов :
- Все доклады были очень интересные, сложно выделить какой-то один. Спикеры - профи в своём деле, выступают перед публикой не в первый раз.
Валерий Бабушкин, представитель Яндекс, рассказал о кластеризации пользователей в Яндекс.Советник. Разделение людей на кластеры доказало, что посещенные сайты позволяют охарактеризовать пользователей как потребителей, лучше, чем их социально-демографические показатели.
Выступление Александра Гасникова из МФТИ, посвященное безградиентным методам оптимизации, я бы назвал "самым математическим" докладом конференции. Лектор прекрасно справился со непростой задачей - доступно и просто рассказать про сложные алгоритмы и их применение.
Артур Хачуян из "SocialDataHub" рассказал о деятельности своей компании, о цифровых следах пользователей и о том, как их использовать. Специалисты "SocialDataHub" выявляют коррупционные схемы в госзакупках, помогают правоохранительным органам в поисках распространителей наркотиков. Ну и кроме того, Артур показал на конкретных примерах, что удаление своей страницы в соцсетях ещё не значит, что в них нет информации о вас.
Анастасия Янина из Лаборатории машинного интеллекта МФТИ рассказала о задаче тематического моделирования, библиотеке BigARTM и её применении в различных задачах: категоризации текстов, информационном поиске, анализе банковских транзакций, переносе стиля текстов.
Выступление Максима Панова из Сколтеха было посвящено матричным разложениям и их применению к рекомендательным системам. Яркий пример в его рассказе - всемирное соревнование Netflix, классический пример для интересующихся машинным обучением. Это открытое соревнование на лучший алгоритм предсказания оценки, которую зритель поставит фильму. Она рассчитывается на основе предыдущих оценок этого и других зрителей.
В заключение вечера Павел Мягких из "Kreate" привел примеры использования науки о данных на практике в сфере розничной торговли одеждой и потребительской электроникой, пояснил, в чем разница между этими сферами и как Data Science помогла увеличить продажи и прибыль компаний.
В рамках конференции прошла также презентация Центра искусственного интеллекта и цифровой экономики ЯрГУ . Перед аудиторией выступил ведущий эксперт центра Антон Лебедев. Он рассказал о структуре центра, его техническом оснащении, в частности, о суперкомпьютере NVIDIA DGX-1. Кроме того, речь шла о научно-технических разработках центра, об образовании и карьерных возможностях, которые он предоставляет. Из разработок участников конференции больше всего заинтересовал анализ очередей на кассах и обработка гистологических и цитологических изображений. Ну а студенты интересовались возможностью трудоустройства в центре.
Источник: Мангазея