— Мария Гребенкина, DS/ML Engineer. Тема доклада — «Хаос в машинном обучении». Исследования в области машинного обучения хаотических систем могут значительно углубить и обогатить наше понимание не только хаоса, но и самого машинного обучения. Поговорим, о нейронных сетях, спиновых стеклах и резервуарных вычислениях.
— Ленар Габдрахманов, ML Engineer. Тема доклада — «От Jupyter-ноутбуков до ML-пайплайнов и от экспериментов до продакшна». Про развитие ML-проектов, в какой момент стоит отказаться от проведения экспериментов в Jupyter-ноутбуках, что стоит помнить при проведении ML-экспериментов. Ну и поговорим про MLOps и ML-пайплайны.
— Кирилл Яковлев, Data Scientist. Тема доклада — «Data Drift: от простого к сложному». Поговорим о том, что такое дрифт, немного про то, как пытались это решать на Гидросфере и рассмотрим примеры на других платформах. И поделимся, какие интересные методы были найдены при исследовании.