Если вспомнить практику анализа данных 10 лет назад и сравнить её с тем, что есть сейчас, то станет очевидно —за декаду Data Science проделал гигантский путь. Компьютерное зрение, рекомендательные системы, большие данные, искусственный интеллект — в 2010 эти слова использовались лишь передовыми ИТ-компаниями. Никто не мог представить, что всего лишь за 10 лет эти технологии изменят мир.

Каким бы был Netflix без рекомендательной системы? Вжух и совсем непонятно какие сериальчики смотреть по вечерам. Или Apple music, в котором вам ничего не рассказывают про новые альбомы в стиле христианский блэк-метал? Только подумайте сколько времени займет выдача кредита без применения скоринговой системы? Представьте себе YouTube, который ничего не показывает в разделе «Рекомендованные видео». Хотя…, при таком сценарии я бы больше спал, а не смотрел смешные видео про котов и документалки про революцию в Чехословакии. Все ждут, что водителей заменят беспилотные автомобили, хотя в 2010 это было научной фантастикой. Да чего там, Tinder подбирает пары на основе алгоритмов машинного обучения, люди женятся и у них рождаются дети, если призадуматься, то окажется, что фактически это дети искусственного интеллекта Sic.

Мы многим обязаны Data Science, поэтому 16 декабря в московском офисе Одноклассников соберемся и вместе с коллегами из OK, Сбербанка, VK и X5 Retail Group проведем ок.tech: Data Толк #4: новогодний выпуск. Поговорим про итоги года и десятилетия в области анализа и обработки данных. Какой была индустрия раньше, что она представляет сейчас и какие сюрпризы нас ждут в будущем, когда Илон Маск заменит людей огромными человекоподобными роботами. Ответы на эти вопросы вы получите на нашем мероприятии.

CV: вчера, сегодня, завтра – Артур Кузин, X5 Retail Group

За последнюю декаду компьютерное зрение подарило миру огромное множество новых результатов. Алгоритмы обошли человека по точности очень много раз, прочно закрепились в новых областях и научились создавать новый контент.
В докладе будет сделан обзор эволюции нейросетей в задачах классификации, детекции, сегментации, обработки видео. Будут показаны самые яркие результаты с генеративными моделями. А также небольшой обзор железа, на котором запускаются алгоритмы.

Data Science 2010-2019: продуктивная декада – Дмитрий Бугайченко

На рубеже десятилетия мы попробуем оглянуться назад и вспомнить как развивался дата сайнс от Netflix prize и до AlphaZero. На примерах из OK.RU посмотрим, как менялись алгоритмы и подходы, а также поколения дата саентистов. Попробуем выделить самые знаковые события и поймем, как они меняли взгляды датасаентистов и общества на жизнь.

История поиска идеального МЛ-таргета – Андрей Якушев, ВКонтакте

В докладе расскажем про этапы взросления МЛ-таргета по которому строится "Умная Лента" – самый популярный раздел ВКонтакта. Как мы начинали с сортировки постов по вероятности поставить "Мне Нравится", как мы пришли к постановке задачи в терминах многокритериальной оптимизации и как мы ее решаем. А так же попробуем ответить на вопрос — можно ли автоматизировать процесс поиска МЛ таргета и что для этого надо.

Расписание докладов:
19:30 — 19:40 Вступительное слово, Алексей Чернобровов
19:40 — 20:00 CV: вчера, сегодня, завтра – Артур Кузин, X5 Retail Group
20:00 — 20:20 Data Science 2010-2019: продуктивная декада – Дмитрий Бугайченко
20:20 — 20:40 История поиска идеального МЛ-таргета, Андрей Якушев, ВКонтакте
20:40 — 21:00 Кофе-брейк, нетворкиг
21:00 — 22:00 Дискуссия о прошлом, настоящем и будущем Data Science 

Мы ждем всех, кто хочет пообщаться с экспертами в области анализа данных 16 декабря в свой московский офис.

Приходите, будет интересно и полезно!