Телеграм канал 'NoML Digest'

NoML Digest


395 подписчиков
0 просмотров на пост

NoML (Not Only ML) - Сообщество профессионалов DS/ML решающих прикладные задачи бизнеса

Детальная рекламная статистика будет доступна после прохождения простой процедуры регистрации


Что это дает?
  • Детальная аналитика 269'777 каналов
  • Доступ к 123'548'239 рекламных постов
  • Поиск по 489'313'097 постам
  • Отдача с каждой купленной рекламы
  • Графики динамики изменения показателей канала
  • Где и как размещался канал
  • Детальная статистика по подпискам и отпискам
Telemetr.me

Telemetr.me Подписаться

Аналитика телеграм-каналов - обновления инструмента, новости рынка.

Просмотр поста #141 от 2021-09-22 19:33:48

Записи мероприятий про модели в кредитных рисках, прошедших на прошлой неделе.

📺 Вебинар:
Евгений Степанов, Александр Бородин, Алиса Пугачева - “ML/DS тренды в задачах управления кредитным риском”.
(В записи в начале 9 холостых минут, видимо кто-то подумал, что мелодия хорошая) правда мелодия минуту, потом 7 минут тишины…🤔)

📺 Выступление на конференции Scoring Day X:
Александр Бородин - “Контролируемые эксперименты в скоринге и оценке риска: тренды и кейсы”.
(А тут в начале первые 3 минуты какие-то проблемы с презентацией, можно промотать, а можно посмотреть как Саша выкручивается)))

Смотрите и приходите завтра в голосовой чат задавать вопросы спикерам!


Последние посты канала:

Голосовое сообщение, 5807 сек.
📄Еще публикация в сторону контроля и регулирование сферы ИИ: Why and How Governments Should Monitor AI Development
⚡️И тут еще пролетали новости, что в Китае уже собрались регулировать)

Тоже хорошая тема к обсуждению на сегодняшней дискуссии)
Подключайтесь!
🦜🦜🦜 Про стохастических попугаев:

📄 Публикация: On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big
📺 Доклад от одного из соавторов с последующим обсуждением
🔥(Не)много критики
📺 Тот самый доклад про большие модели (первые 23 минуты)
Jack Clark - Big Model: What Has Happened, Where Are We Going, and Who Gets to Build Them
в рамках воркшопа Центра по исследованию больших моделей в Стэнфорде

📄Та самая 160 страничная публикация того самого центра
On the Opportunities and Risks of Foundation Models
(сам никак не дочитаю, будет чем заняться вечером перед нашей дискусией)
Напоминаю, что завтра, 14 октября в 21:00 МСК в нашем голосовом чате обсуждаем тему Foundation Models.

Повестка встречи:
❓Что означает термин "Foundation Model"?
❓Какие преимущества и проблемы больших моделей?
❓Как большие модели используются в Яндексе и SberDevices?
❓Какие задачи умеют решать большие модели?
❓Стохастические попугаи: почему мы все еще далеки от Artificial General Intelligence?
❓Какие тренды развития больших моделей? Что будет дальше?

Эксперты участники дискуссии:
😎Игорь Куралёнок, руководитель подразделения AI&ML, Яндекс Облако
😎Денис Афанасьев, Head of TechPlatforms в SberDevices
😎Павел Егоров, руководитель направления Deep Learning, GlowByte Advanced Analytics
На следующей неделе можно будет пофайнтюнить "большую модель", а именно в рамках Yandex Scale Workshop Week состоится мероприятие при участии команды GlowByte Advanced Analytics:
💻 Создание QA-ассистента для чата с помощью Yandex DataSphere
Ведущий воркшопа: 😎 Александр Волков, Data Scientist в направлении глубокого обучения GlowByte Advanced Analytics.
Мероприятие состоится 18 октября в 18:00 МСК.


О мероприятии:

Разработаем QA-ассистента — генератор ответов на типовые вопросы, который может упростить общение с клиентами любого бизнеса. Рассмотрим, как создать подобную модель с помощью DataSphere, и обсудим другие современные подходы к генерации текста.

Как будет устроена работа над моделью:

- соберём сообщения из Telegram-чата и отфильтруем по вопросам и ответам — так сформируем обучающую и валидационную выборки;
- проведём fine-tuning языковой модели на этих данных на основе архитектуры трансформеров.

Работать будем в консоли, поэтому количество мест ограничено. Для прохождения заданий вам предоставят тестовое облако.

Присоединяйтесь!
Какое-то время назад кругом бродил вот такой пост:
Призрак бродит по планете, призрак трансгуманизма. Манифест Джека Кларка на Stanford HAI.

По мотивам этих мыслей родилась идея обсудить тему "Больших моделей" или Foundation Models. Время пришло=)
Встречаемся в этот четверг, 14 октября, в 21:00 МСК в голосовом чате
Детальный анонс будет немного позже.

P.S.: Если останется время, то новый роман Пелевина тоже можно будет обсудить
Web-страница:
Малоизвестное интересное
​​Призрак бродит по планете, призрак трансгуманизма.
Манифест Джека Кларка на Stanford HAI.
Два весьма знаменательных события этой недели – (1) в литературе и (2) в разработке ИИ, - удивительным образом сошлись в своем базовом тезисе.
• Первое событие – роман Виктора Пелевина TRANSHUMANISM INC., опубликованный вчера в России.
• Второе – «Манифест» Джека Кларка «Big models: What has happened, where are we going, and who gets to build them», с которым он выступил 23-го августа в Стэнфордском институте человеко-ориентированного ИИ (HAI).

Базовый тезис обоих текстов один и тот же:
мейнстримный тренд развития ИИ, ведет к тому, что невиданные в истории человечества материальные и нематериальные блага
• получат лишь самые богатые бизнесмены, высокие правительственные чиновники и ведущие разработчики ИИ,
• а подавляющему большинству людей эти сверхценные блага просто не достанутся.

В романе Пелевина:
«В будущем богатые люди смогут отделить свой мозг от старящегося тела - и станут жить почти вечно в особом “баночном”…
Недавняя подборка статей из канала Клуб CDO, все близко к нашей теме этой недели:
📌Features are the New Data
📌A Guide to DataOps: The New Age of Data Management
📌Видеозапись серии вебинаров The A-Z of Data — блок MLOps
📌Обзор программы SmartData 2021
📌How Streaming Data Works - Overview, Examples, and Architecture
📌What Is Data Engineering? Skills and Tools Required
📌 Еще пара статей про FS:
1️⃣ MLOps: The Role of Feature Stores
2️⃣ MLOps: Building a Feature Store? Here are the top things to keep in mind
FeatureOps и ProductionOps - все таки есть новые экземпляры XOps=)
Вторая статья прямо сильно перекликается с вопросами, которые вчера поднимали.

📌 И кейс Feature Store для Edge:
A Streaming Feature Store Based on Flink and the AWS SageMaker Feature Store API
Доклад про кейс построения FS в МТС на конференции SmartData на следующей неделе:
📌 14 октября 20:00, Как мы строим Feature Store, Сергей Ярымов, Data Engineer в МТС Big Data

Вообще конференция платная, но на Community Day 14 октября регистрация бесплатная, так что регистрируйтесь, Сергей вчера сказал, что будет интересно=)
Показать все остальные посты

Настройки







Режим "полный" означает, что на странице аналитики канала все разделы будут отображаться сразу, блок за блоком.

Режим "со вкладками" означает, что в аналитике каналов страница будет поделена на разделы со вкладками для ускорения загрузки и отрисовки страницы.