
Сергей Вялов
Overqualified гастроэнтеролог, гепатолог, к. м. н., MD, PhD. Автор более 160 научных статей и более 20 книг для врачей
ML-конференция: от обучения до эксплуатации моделей
16–17 маяСанкт-Петербург + ONLINEТакже доступна онлайн-трансляцияКонгресс-отель Airportcity Plaza: ул. Стартовая, 6, литера А
IML — техническая конференция для тех, кто использует ML в проектах. Здесь собираются ML-инженеры, дата-сайентисты, исследователи, аналитики и разработчики. В программе — от фундаментальных основ ML до практического применения: табличные данные, NLP, CV, Big Data ML, а также кейсы из industrial, fintech, medical и social ML.
В этот раз соберемся офлайн, чтобы обменяться опытом вживую. Присоединяйтесь!
Организатор конференции — JUG Ru Group.
Билет на IML также дает возможность пройти на PiterPy 2025 — конференцию для тех, кто использует Python в работе. Она пройдет 16–17 мая в соседних залах.
Время в программе указано для вашего часового пояса .
Островок!
Золотое яблоко
Иркутская нефтяная компания
Positive Technologies
Техплатформа Екома и Райдтеха Яндекса
МАИ / НИУ ВШЭ
Positive Technologies
Positive Technologies
SberDevices
Ozon Банк
Точка
Ozon Банк
SberDevices
SberDevices
Ozon Банк
Яндекс
Positive Technologies
Цельс
Positive Technologies
Цельс
Positive Technologies
Кабинет доктора Вялова
Иннополис
JUG Ru Group
JUG Ru Group
Бесплатный митап для ML-инженеров от конференции IML и ecom.tech. В Санкт-Петербурге и онлайн.
Спикеры расскажут, как разрабатываются большие модели, которые улучшают пользовательский опыт. В докладах — про модели для прогнозирования, LLM и распознавание фото для поиска.
Совместный выпуск подкастов от конференций IML и PiterPy.
Когда два DS-а садятся обсуждать современный ИИ, разговор может пойти по любому сценарию. На этот раз мы держали себя в рамках — говорили про современный ИИ и его влияние на разработку. Затронули ассистентов, бенчмарки и модных ныне агентов. Чувствуют ли разработчики эффект зловещей долины при работе с ними?..
Обсуждаем языковые модели, сдвиг парадигм в ML и челленджи, с которыми столкнулись при создании GigaChat от Сбера. От растущих требований к железу до встраивания LLM в экосистему.
Говорим про типы данных, с помощью которых модель учится понимать мир. Разбираемся в истории появления мультимодальных моделей и сравниваем их с нейронными сетями внутри человека.
Обсуждаем ML-инфраструктуру, включая MLOps. Как устроен этот процесс в компаниях разного уровня зрелости, как выводить модели в прод быстро и переиспользовать код. Как выглядит ML-платформа и кому лучше заниматься ее построением.
Продолжаем говорить о доставке моделей в прод. На этот раз — о задачах, с которыми сталкивается компания на всех этапах. Про датасеты, обучение моделей и пайплайны.
Разрабатываем модели на Big Data, отправляем их в прод и мерджим LLM.
Говорим о том, как менялась практика оценки NLP-моделей, обсуждаем влияние кодогенерации на бизнес и жизнь разработчика. Поднимаем вопросы о доверии к профессионалам и роли людей в создании новых метрик.
Существует множество проверенных архитектур для ранжирования. В этом выпуске изучаем их эффективность и обсуждаем, как сделать удобную инфраструктуру — вместе с Head of ML в Wildberries.
Разбираемся, что такое ML System Design Document — когда его внедрять, кто должен этим заниматься, и что вообще подразумевается под System Design для ML-специфики.
Всё о специфике ML в логистике — объем и доступность данных, создание и тестирование алгоритмов для срочной и плановой доставки, реальные бизнес-процессы и прогнозирование заказов.
Обсуждаем AutoML и области его применения в банках: от распознавания документов до торговли на биржах. Рассматриваем Python-библиотеки для задач AutoML.
Рассматриваем задачи Computer Vision на примере детекции драк. Проводим мысленный эксперимент с пет-проектами вселенского масштаба. Обсуждаем жизнь CV-инженера — от простого сотрудника до руководителя команды и директора, влияющего на бизнес.
Разбираем главные тренды медиапространства вместе с редакторами каналов по ML и DS. ML-продукты, исследования, робототехника, новые индустрии, регуляция AI и направления работы корпораций и стартапов.
МАИ / НИУ ВШЭ
SberDevices
Сбер Бизнес Софт
Циан
Wildberries
Wildberries
Судо
Effective
Цельс
Wildberries
SberDevices
AirtAI
DoubleCloud
Intree
Контур
Yandex Cloud
Литрес
Островок!
Золотое яблоко
Техплатформа Екома и Райдтеха Яндекса
SberDevices
SberDevices
2ГИС
Авито
Bestplace
Bestplace
OpenIPC
Т-Банк
Яндекс
Контур
Яндекс
hh.ru
JUG Ru Group
Positive Technologies
Okko
Яндекс
МТС Диджитал
Т-Банк
Точка
Иннополис
JUG Ru Group
Яндекс
Иркутская нефтяная компания
Navio
Positive Technologies
Ozon Банк
Яндекс Go