Nenechte si ujet vlak s Machine Learning
English version of this article can be found HERE.
Revoluce umělé inteligence se nezadržitelně blíží! Pokud chcete udržet krok s vývojem, který mění podobu světa, tak jak ho známe teď, nezapomeňte si v kalendáři vybookovat prostor pro Machine Learning Praha 2019. V letošním roce organizátoři připravili 3 dny plné workshopů a přednášek o aplikacích ML, AI a Deep Learning a náš tým vybral ty nejlepší, které byste si určitě neměli nechat ujít.
Solving the 3 main theoretical puzzles of Deep Learning /Tomaso Poggio
Profesor MIT, který mluví o Deep Learning puzzles? Co dodat víc? Podle mě si stačí přečíst jeho životopis a bude vás mít na háku hned.
Machine Learning for recommender systems / Marc Romeyn
Co se odehrává v zákulisí populárního Discover Weekly na Spotify? Jak každý týden vytváří playlisty přizpůsobené každému uživateli? Rád bych tomu přišel na kloub, vy ne?
The Labels are Out There / Lotem Peled
Označování dat je velmi častý a komplexní úkol, proto bych se o možných řešení, speciálních případech nebo insights rád dozvěděl víc od Lotem Peled. Vypadá to, že k tomu navíc přidá hodně kreativity, což je vždycky super bonus.
Machine Learning for recommender systems / Marc Romeyn
Jak všichni víme, populární služba Spotify dokáže skoro až zázračně trefit náš hudební vkus na základě v minulosti poslechnutých skladeb. K tomu, aby toho dosáhla, používá kombinaci několika machine learning modelů, které společně dokážou odhadnout, jaká hudba se nám asi líbí. Proto nepochybuji, že přednáška Marca Romeyna ze Spotify bude jedna z nejlepších, a třeba nám Marc i poodhalí, jak tyto systémy fungují pod pokličkou.
The Labels are Out There / Lotem Peled
Aby bylo možné vytvořit model, který klasifikuje vzorky s přesností, potřebujeme velké množství dat, jež však není vždy snadné získat. Těším se, že se víc naučím o kreativních způsobech, jak tyto údaje shromáždit, a to na přednášce vedené Lotem Peledemi.
Analyzing social media data with Apache Spark using Python / David Vrba
Konference je plná spoustou zajímavých a velmi aktuálních témat. Osobně mě nejvíc zaujal workshop “Analyzing social media data with Apache Spark using Python”, protože mám rád technologie a přístupy, které jsou obecně použitelné. Apache Spark není nástroj pouze pro ML. Můžete jej použít pro jakékoli zpracování dat, nebo dokonce i analýzu velkých dat. Věřím, že vše, co se pod dohledem takového zkušeného vývojáře, jakým David Vrba je, naučím, mi pomůže v mých budoucích projektech.
A zde jsou další z našich oblíbených rozhovorů a workshopů, které doporučuje DevTeam:
Topological Approaches for Unsupervised Learning/Leland McInnes
Leland aplikuje topologické techniky na problémy v neregulovaném učení, které jsou velmi různorodé, jako například redukce rozměrů, shlukování, detekce anomálií, vkládání slov a metrické učení.
Why inverse reinforcement learning is impossible, and why we can do it anyway/Stuart Armstrong
Stuart pracuje na formalizaci AI desiderata v obecných modelech, aby pomohl AI designerům přidat aspekt bezpečnostních metod do jejich designů. Ve své přednášce prozradí, jak dělat Inverse Reinforcement Learning úspěšně.
Workshop: Quantum Enhanced Optimization and Machine Learning
Na tomto workshopu se můžete naučit, jak urychlit výpočetní dílčí úkoly. Profesor Jacob Biamonte představí a porovná dva typy kvantových zařízení — kvantové vylepšené annealátory vs zařízení založené na bránovém modelu — aby vyřešil optimalizační problémy a třídění binárních klasifikátorů.
Workshop: Deep Learning for text processing
Petr Baudiš vás seznámí s neuronovými sítěmi a technikami používanými v NLP. Vedle základní klasifikace textu bude také mluvit o měření podobnosti textu jako o jiném úkolu.
Jak naskočit do rozjetého vlaku?
Pořiďte si vstupenku na tomto odkazu (a využijte naší 20% slevy s kódem „blueberry20“) nebo se zúčastněte naší soutěže o jeden free lístek. Postačí, když jako první správně zodpovíte následující otázku: „Který z řečníků vyřeší tři hlavní teoretické hádanky Deep Learning na ML Praha 2019?” A odpověď nám zašlete prostřednictvím soukromé zprávy na náš FB profil.
