09:00
Регистрация
10:00
Открытие Феста
10:15
Sergey Mushinskiy, Computer Vision Engineer @ Mapbox & Kaggle master
Обработать 1 000 000 000 картинок и сохранить рассудок (и кошелек)
Рассказ о том, как за две недели проанализировать почти петабайт картинок на скромном кластере из 10 000 ядер. Компромиссы, трюки и прохладные истории из реальной жизни.
10:45
Borys Tymchenko, Senior Computer Vision/Deep Learning Engineer @ 3DLOOK
Look Me in the Eye: APTOS 2019 Blindness Detection
История боли и повесть о решениях с Kaggle соревнования APTOS 2019 Blindness Detection.
11:15
Eugene Khvedchenya, Computer Vision Magician
A Bag of Freebies from Сompetitive Computer Vision
Обзор топовых решений Каггловых соревнований прошедшего года-двух и разбор "фишечек", которые вывезли в голд/деньги и объяснение как это можно применить у себя на галере, чтобы CTO сказал "спасибо".
11:45
Andrey Levitsky, Manager, Data Science @ Scotiabank
#proj_punch_to_face: 3D реконструкция на примере смешанных единоборств (MMA)
Цель доклада - рассказать об основных проблемах, возникающих при восстановлении 3-ёх мерных сцен с 2-ух мерных видео, и специфических особенностях задачи реконструкции спортсменов в ринге. В докладе речь пойдет о существующих SOTA-подходах для воссоздания 3D модели, движений и текстуры человека. У слушателей появится возможность узнать о проекте PunchToFace: о наших успехах и неудачах; секреты наших хаков и костылей; о новых идеях и планах на будущее.
12:30
Paul Khudan, NLP Engineer @ YouScan
В поисках Words Of Mouth
Маркетинговые исследования часто обращаются к социальным сетям в поисках возможности добыть новые инсайты. Одной из самых ценных категорий публикаций является т.н. Words Of Mouth - личные высказывания, которые в огромных количествах разбросаны по всевозможным интернет-ресурсам. Возможность автоматически находить высказывания этой категории может быть высоко оценена. Мы поговорим о пути одного WOM-detection проекта: от разработки классификации текстовых публикаций в онлайн средах, до создания предиктора, валидатора и метода пояснения решений классификатора.
13:00
Open Microphone
Участники Data Fest Odessa
Все что нужно для нетворкинга - все желающие могут выйти на сцену и за 2 минуты рассказать всему залу, чем вы занимаетесь и что вам интересно. Самое то, чтобы перед обедом сбиться в группы по вашим интересам.
15:00
Illarion Khlestov, Head of Synthetic Data @ Ring Ukraine
Tensorboard alternatives
Посмотрим на то, какие есть преимущеста и недостатки у TensorBoard, рассмотрим какие есть альтернативы. Также обсудим создание собственного велосипеда на базе ClickHouse
15:30
Yuriy Gavrilin, ML Engineer @ Provectus
Monitoring and Explainability: Evil Twins of Post-Training
Сейчас очень модно говорить о том, как правильно делать «мл в продакшн», и мы тоже поговорим об этом. В докладе мы обсудим то, каково жить дата саентистам и их моделям после тренировки. А также обсудим вопросы, которые задают бедным дата саентистам после того, как они отдали свои модельки: «А сейчас все хорошо работает?», «А точно работает?», «А почему?», «А как?»
16:00
Olga Ivanova, Computer Vision Engineer @ MaritimeAi.Net
MaritimeAi - Computer vision for maritime applications
Расскажу про то, как в рамках проекта ML for Social Good у нас получается делать computer vision там, где данных нет совсем или их очень мало, и как мы уже смогли заинтересовать крупных заказчиков из разных сфер бизнеса
16:45
Volodymyr Saviak, AI&HPC Sales Manager, Hewlett Packard Enterprise
Hewlett Packard Enterprise AI tools, hardware and experience
Hewlett Packard Enterprise offers an unmatched range of AI capabilities and breadth of offerings for our customers. We help organizations around the globe to start faster and speedup deployment by leveraging proven HPE AI industry solutions, designed by HPE AI services experts. During the presentation, we will share several interesting AI cases, which could be useful to understand how corporate world uses AI. We will also show HPE portfolio of software tools and hardware solutions for AI and HPC world.
17:15
Alex Natekin, Dictator @ ODS, Data Souls
2019: speculations
on future of ML
Шел 2019 год. Вокруг куча интересных слов: Transfer Learning, Meta Learning, Federated Learning, Reinforcement Learning, плюс еще и мейнстрим Deep Learning с все новыми типами данных. Параллельно с этим, развивается и ML Engineering, а вокруг него еще и свой ML Safety. Вроде бы, на вопрос "куда копать", проблем с ответом нет. Однако, деды и отцы-основатели ML стали все чаще говорить про фундаментальные нерешенные проблемы, типа Causality. Это будет небольшой рассказ - попытка осмыслить происходящее в ML сегодня, и прикинуть - куда ML будет двигаться завтра (а может быть и послезавтра).
17:45
DS PPT Karaoke
Участники Data Fest Odessa
Развлекательный формат, для настроения перед after-party.
Бравые спикеры не знают, по каким слайдам и на какую тему им придется делать доклад.
