Профессиональная конференция для специалистов по машинному обучению и анализу данных

Расписание конференции

9⁴⁰

10⁰⁰

11⁰⁰

12⁰⁰

13⁰⁰

14⁰⁰

15⁰⁰

16⁰⁰

17⁰⁰

18⁰⁰

Открытие Александр Алексейцев, OZON.RU Машинное обучение для предсказания продаж интернет-магазина OZON.RU. Оптимизация цен с помощью моделей предсказания спроса Александра Ломакина, Joom Эффект от ТВ-рекламы: оценка и оптимизация Ирина Пчелинцева, Яндекс Что такое хорошо и что такое плохо: метрики для рекомендательных систем Обед Григорий Сапунов, Intento Modern Neural Net Architectures / Year 2019 version Георгий Шушуев, ЦФТ Поиск аномалий в анкетных данных на примере ФИО Илья Сергеев, Avito Как найти и закрыть гос. номер на фото автомобиля и помешать копированию контента c помощью adversarial attack Александр Патрушев, AWS AWS DeepRacer: учимся сложному через игру Кофе-брейк Владислав Блинов, Тинькофф Валерия Баранова, Тинькофф Можно ли научить машину чувству юмора? Артем Селезнев, МегаФон Добавляем контроль данных в ML pipeline

Guido Montufar, University of California; Max Planck Institute Wasserstein Regularization for Generative and Discriminative Learning Александр Сморкалов, Xperience.AI 512 КБ памяти хватит всем! Идентификация человека по лицу на микроконтроллере с камерой Владимир Бугай, Knoema Как реализовать быстрый и эффективный семантический поиск в своем проекте на основе кликстрима, трансформеров и приблизительного поиска (ANNS) Эдуард Тянтов, Mail.ru Group Project Management 2.0: AI Transformation Обед Андрей Иванов, Тинькофф Разработка и внедрение интеллектуальных агентов Saloni Garg, Machine Learning Based Autonomous Car Driving Algorithms Дарима Мылзенова, Gazprom Neft Как нейросети могут помочь построить картину происходящего под землей и определить, где искать нефть Кофе-брейк Егор Булычев, source{d} Machine Learning for Code Иван Исаев, Altarix Прогнозирование инцидентов в процессе бурения

9⁴⁰

10⁰⁰

11⁰⁰

12⁰⁰

13⁰⁰

14⁰⁰

15⁰⁰

16⁰⁰

17⁰⁰

18⁰⁰

Принятые доклады

Артем Селезнев

МегаФон

Добавляем контроль данных в ML pipeline

Ирина Пчелинцева

Яндекс

Что такое хорошо и что такое плохо: метрики для рекомендательных систем

Григорий Сапунов

Intento

Modern Neural Net Architectures / Year 2019 version

Георгий Шушуев

ЦФТ

Поиск аномалий в анкетных данных на примере ФИО

Владимир Бугай

Knoema

Как реализовать быстрый и эффективный семантический поиск в своем проекте на основе кликстрима, трансформеров и приблизительного поиска (ANNS)

Александр Алексейцев

OZON.RU

Машинное обучение для предсказания продаж интернет-магазина OZON.RU. Оптимизация цен с помощью моделей предсказания спроса

Егор Булычев

source{d}

Machine Learning for Code

Эдуард Тянтов

Mail.ru Group

Project Management 2.0: AI Transformation

Saloni Garg

Machine Learning Based Autonomous Car Driving Algorithms

Андрей Иванов

Тинькофф

Разработка и внедрение интеллектуальных агентов

Иван Исаев

Altarix

Прогнозирование инцидентов в процессе бурения

Александр Патрушев

AWS

AWS DeepRacer: учимся сложному через игру

Программа

Почему конференцию нельзя пропустить?

Акцент на практику и прикладные доклады

Доклады для профессиональной аудитории

Прикладные кейсы

Применение машинного обучения не только в IT, но и промышленности

Индивидуальная глубокая проработка каждого доклада с участием Программного Комитета

Программный комитет

Специалист по метрикам оценки качества работы алгоритмов и системам AB-тестирования.

Роман Поборчий

Независимый эксперт

Специалист по анализу данных, статистике и машинному обучению. В прошлом занимался метриками пользовательского поведения и системой онлайн-экспериментов в Яндексе. Сейчас работает над созданием и внедрениями моделей машинного обучения в продукты компании JetBrains. Помимо этого ведёт курс по ML в Computer Science Center.

Никита Повaров

JetBrains

Senior Data Scientist в LAMODA. Data Coach в DataGym. Любит обработку текстов и инженерный подход в машинном обучении. Помогает делать PyData Moscow Meetup и DataFest.

Петр Ермаков

Lamoda / DataGym

Получил степень PhD по прикладной математике в Бранденбургском Технологическом университете. Шесть лет проработал аналитиком в Яндексе. Научный сотрудник Института Макса Планка в Лейпциге, евангелист компании ABBYY и сооснователь проекта Creaited Labs.

Иван Ямщиков

ABBYY / Институт Макса Планка

Новости

8 августа 2019

Как организовать процесс разработки в ML-проектах и другие темы UseData Conf

Продолжаем знакомить вас с докладами нашей первой осенней конференции — UseData Conf. Программный комитет уже утвердил 11 отличных докладов, их будет ещё больше. Самое время забронировать билет. Цены вырастут 19 августа.

1 августа 2019

«Как научиться ML с помощью игры» и другие доклады UseData Conf

Машинное обучение только кажется серьёзным занятием, постигать его азы можно и в игре. Как это сделать, мы узнаем на первой осенней конференции UseData Conf (конференция для тех, кто решает практические задачи с помощью методов машинного обучения). Там же мы научимся считать эффективность размещения ТВ-рекламы и оптимизировать цену на продукт с помощью ML.

Если вы любите экономить, то советуем дочитать новость до конца и узнать про скидки для участников осенних конференций Онтико.

30 июля 2019

31 июля — последний день подачи заявок на GolangConf и UseData Conf

У нас отличная новость: общаться с Программными комитетами наших конференций стало намного проще. Сегодня расскажем, как. Но сначала о главном — о дедлайнах, два из которых уже завтра. Зато по HighLoad++продлили прием заявок до 7 сентября.

Все новости

Чем ближе к конференции — тем выше стоимость

Стоимость билетов постоянно растёт — чем ближе к мероприятию, тем дороже. Вы можете забронировать себе места по текущей стоимости, и затем у вас будет несколько дней на то, чтобы принять решение.

	Личное присутствие Общение со спикерами в дискуссионных зонах Глубокая проработка тем на митапах Доступ к выставочной зоне Все презентации спикеров Видеозаписи всех докладов Сытные кофебрейки и обеды Подарки от партнёров и организаторов	Персональная онлайн трансляция Трансляция всех докладов конференции 1 подключение Вопросы к спикерам в telegram-чате Все презентации спикеров Видеозаписи всех докладов конференции	Корпоративная онлайн трансляция Трансляция всех докладов конференции До 20 подключений Вопросы к спикерам в telegram-чате Все презентации спикеров Видеозаписи всех докладов конференции
По 18 июня	10800	6480	32400
С 19 июня	13200	7920	39600
С 12 июля	15360	9216	46080
С 29 июля	18480	11088	55440
С 19 августа	21840	13104	65520
С 9 сентября	24000	14400	72000