Профессиональная конференция для специалистов по машинному обучению и анализу данных

Расписание конференции

9⁴⁰

10⁰⁰

10⁵⁰

11⁴⁰

12³⁰

13³⁰

14²⁰

15¹⁰

16⁰⁰

16⁵⁰

17²⁰

18¹⁰

19⁰⁰

19¹⁰

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 Авито

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

Андрей Мещеряков Altarix

Прогнозирование инцидентов в процессе бурения

Алексей Друца

Hands-on "Эффективный и масштабируемый сбор обучающих данных с помощью краудсорсинга: практика"

9⁴⁰

10⁰⁰

10⁵⁰

11⁴⁰

12³⁰

13³⁰

14²⁰

15¹⁰

16⁰⁰

16⁵⁰

17²⁰

18¹⁰

19⁰⁰

19¹⁰

Воркшопы/митапы

Зал «F-мера»

15:10-18:40

Алексей Друца, Евфросиния Зерминова, Иван Карпеев, Илья Макаров, Татьяна Баркова, Дарья Байдакова (Яндекс)

Hands-on "Эффективный и масштабируемый сбор обучающих данных с помощью краудсорсинга: практика"

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

11 июня 2020

Итоги обновлённого РИТ++, видеокурс в подарок

Спасибо всем, кто был с нами на обновлённом РИТ++. Из обновлений был не только онлайн-формат. Мы полностью переделали концепцию конференции — отказались от секций-конференций и хардкорных докладов. Сосредоточились на практических навыках и знаниях, которые дают представление о состоянии IT-отрасли в целом.

22 мая 2020

Рассказываем о расписании и партнёрах РИТ++ 2020 Online

Наша команда уже готова к двухнедельному марафону РИТ++ 2020 Online. Расписание готово, платформа для онлайн-конференций работает, проводим последние прогоны со спикерами и настраиваем аппаратуру.

Конференция пройдёт с 25 мая по 5 июня, расписание будет очень плотным.

4 мая 2020

Билет на РИТ++ 2020 Online подешевел в 4 раза

Да, билеты на РИТ++ 2020 Online подешевели. До 11 мая билет для физических лиц стоит 5900 рублей. В стоимость билета входит два дня докладов (25 и 26 мая) и две недели мастер-классов (27 мая — 10 июня). Подробнее о тарифах — по ссылке.

В этом году концепция РИТ++ изменилась. Из фестиваля «профессиональных тусовок» РИТ++ стал настоящим фестивалем IT-знаний, где участник оказывается в самом сердце отрасли, может прочувствовать её ритм. На мастер-классах с 27 мая по 10 июня можно будет прокачать свои навыки или научиться чему-то новому.

Все новости