2月11〜12日に、第4回のDataFest⁴会議がモスクワのオフィスで開催され、データサイエンスに関連する研究者、エンジニア、開発者がすべての形で集まりました。 カットの下で、会議のビデオ資料を用意しました。
2月11日
「ML競争」。 機械学習コンテストは何を提供し、大学で決して学習しないものは何ですか？
-「カグルが教えること」Stas Semenov、トップ1 Kaggle
-「機械学習コンテスト：機会、制限、落とし穴」Rubbles SBDA GroupのAlexander Fonarev氏
「業界のML。」 機械学習は企業の実際の実際的な問題をどのように解決しますか？
-「ハイパーローカルな天気予報のための技術」ドミトリー・ソロメンツェフ、ヤンデックス
-「空間と通貨の次元におけるユーザーのセグメント化」Evgeny NekrasovおよびDmitry Bolkunov、Mail.Ruグループ
-「エンジニアリングおよび産業用アプリケーションの機械学習」Evgeny Burnaev、Skoltech、IPPI
「ソーシャルネットワーク上のML」。 最初の人から：ロシアで最も人気のある2つのソーシャルネットワークで機械学習はどのように見えますか？
-「VKでの機械学習」パコン・カラディン、ヴコンタクテ
-「OKでの機械学習」Dmitry Bugaychenko、Mail.Ru Group
「NLP」。 テキスト処理タスクにおける新しい機械学習アプローチの最近の進歩と結果。
-「自然言語処理のための深いアーキテクチャ」セルゲイ・ニコレンコ、HSE
-「Google翻訳の背後にある機械学習」マイク・シュスター、Google Brain
「NLPツール。」 NLPの最新の分析およびワードプロセッシングの方法と実用的な問題解決に関するレビューとマスタークラス。
-「単語と文書のベクトル表現」アンナ・ポタペンコ、HSE
-「BigARTMワークショップ」MIPTのAlexander Romanenko氏
「スクレイピングとデータ収集。」 データを抽出するためにどのツールを使用できますか？
-「インターネットからのデータセットを2つの部分にまとめる方法」ミハイル・コロボフ、コンスタンティン・ロプキン、スクレイピングハブ
-「スパイダーの作成、またはIPで計算された場合の対処方法」ドミトリー・セルゲエフ、ゼプトラブ
2月12日のプログラム
「データと科学」。 機械学習はさまざまな科学分野でどのように使用されていますか？
-「データ分析の科学的課題」オレシュ・バルトゥノフ、GAISH-MSU
-「ラージハドロンコライダーのタスクに関する学習機械学習」アンドレイ・ウスチザニン、ヤンデックス
「MLを再びすばらしいものに！」 DS、ML、BigData、AIの人気の波を巻き込んだ有名な神話、偏見、悪い習慣の分析。 一連の5つの短い外観：
Vyacheslav Baranov、MyMind
ユーリ・カシニツキー、Mail.Ru Group
ミハイル・トロフィモフ、ML Works
パベル・ネステロフ、フリーランス
「芸術的知性」。 機械生成メディア変換の最新の研究開発のレビューとデモンストレーション。
-「音楽のニューラルスタイルの転送」ドミトリー・ウリヤノフ、ヤンデックス、スコルテック
-「ニューラルネットワークと創造性。 誰が責任を負い、どこに行がありますか？」イワン・ヤムシチコフ、ヤンデックス
「科学のML」。 データと科学のセクションの続きでは、科学の機械学習を使用して事例、ツール、ソリューションを分析します。
-「神経科学のタスク、ニューロハッカソンの分析」Alexey Osadchiy、HSE
（ビデオなし）
-「ML vs Oncology：治療用タンパク質の設計と最適化の課題」エレナ・エリチェバ、ブレインガーデン
-「経済学からデータ科学への道」Leonid Danilchenko、Game Insight
「ML Failconf」。 機械学習が釘で打たれる顕微鏡であることが判明した場合、スピーカーはケースを解体しました。
-「インターネットからのデータセットを2つの部分にまとめる方法」DSMグループ、イリヤ・サイタノフ
-「RLと内気なマーケットメーカー」アンドレイ・シェルトク、スベルテ
-「Fedorスコアと機械学習」Dmitry Bugaychenko、Mail.Ru Group
-「コマンドラインでのデータ分析」ニコライ・マルコフ、Aligned Research