big data, AI & machine learning conference
by Projector
19/01/2019
50 participants
5 speakers
Data Rocks — big data, AI & machine learning conference
19 січня
Київ
Projector

Big Data — нова нафта?

Даних багато, вони змінюються. Виграють ті, хто вміють їх аналізувати та отримувати користь.

Компанії інвестують в новітні розробки і чекають від інженерів конкретних рішень та повернення інвестицій, а не узагальнених моделей чи теорій. Тому ми запросили експертів — тих, хто розробляє і використовує алгоритми штучного інтелекту, Machine Learning та Data Science. Ніякої теорії, передбачень та абстрактних роздумів — лише конкретні практичні кейси та працюючі рішення.

speakers
Kat Gordiienko
Працює з великими даними у різних напрямках бізнесу: від ритейлу і медіа до фінансів і high tech. З 2014 живе у Сан-Франциско і працює в команді Science and Analytics у Netflix та очолює консалтингову компанію Maiven.
Володимир Кубицький
Head of Al в ЛУН. Працює з алгоритмами на основі ML у PropTech більше 4 років. Захистив дисертацію зі згорткових нейронних мереж, які вже більше двох років використовуються у ЛУН. Дослідницькі інтереси: Computer Vision, Deep Learning, алгоритми Gradient Boosting.
Володимир Кірілов
керівник R&D в ESM.one, стартапу напрямку esport, організатор спільноти функціональних програмістів kievfprog.
Ян Цибулькін
co-founder Bldbox, Cloudozer, Symica. Куратор курсів Лінійна алгебра для Data Science, Data Science. Математичні основи, Теорія ймовірностей для Data Science. Випускник факультету управління та прикладної математики Московського Фізико-Технічного інституту.
Ігор Павленко
технічний директор LeBoutique з 2011 року. Інженер-програміст з 10+ роками досвіду, в минулому засновник декількох стартапів.
schedule
10:00–11:00
Реєстрація
11:00–12:00
Ян Цибулькін
Вероятностные генеративные модели. Пример алгоритма для определения положения объекта в пространстве по одному изображению.
Доклад посвящен вероятностным генеративным моделям, которые используются для создания интеллектуальных агентов для принятия решения в играх, экономике, задачах из области робототехники. Рассмотрим конкретную задачу определения положения объекта по изображению с камеры.

Теги: AI, Computer Vision, Generative Model
12:00–13:00
Ігор Павленко
Data Warehouse в LeBoutique. Как мы собираем и храним данные.
Почему LeBoutique начали использовать BigQuery. Какие данные собираются, как они попадают в BigQuery и что с ними происходит дальше.

Теги: DWH, BigQuery, ETL, ELT, StreamSets, Kaffka, ElasticSearch, Kibana, DataStudio.
13:00–14:00
Володимир Кубицький
Как сделать продукт в Real Estate на порядок круче c ML?
Есть ли место для ML в недвижимости? Да! Владимир расскажет историю Lun: от нескольких эвристических алгоритмов, пытающихся отличить владельцев от риэлторов, до сегодняшнего дня, когда в продакшне успешно работают десятки моделей ML.

А также о том, почему количество жалоб пользователей уменьшилось в десятки раз после того, как в lun начали использовать решения на основе ML вместо эвристик.

Теги: Real Estate, Machine Learning, PropTech
14:00–15:00
Обід
15:00–16:00
Володимир Кірілов
Вероятностное программирование — модели на салфетке
Вероятностное программирование вам точно подходит, если: у вас мало данных, вы примерно знаете как описать процесс их возникновения и вам нужны ответы в виде распределений, а не точечных оценок.

Рассмотрим несколько вероятностных языков как инструментов итеративной разработки моделей и посмотрим примеры из емкостного планирования инфраструктуры, подсчетов на салфетке (Fermi estimation), а также модели для спортивной аналитики.

Теги: Probabilistic Programming, eSport, Sport Analytics
16:00–17:00
Kat Gordiienko
Derive Useful Analytics from Big Data Experiments
To harness the full power of big data and move from data-driven to causal inference, experimental design and execution come into play. This presentation will cover differences between observational and experimental data, touch upon types of experiments (natural, quasi, A/B) and introduce absolute vs incremental measurement using real-life business use cases.

To harness the full power of big data and move from data-driven to causal inference, experimental design and execution come into play.

Теги: Analytics, Big Data
partners
Якщо ви хочете приєднатися до конференції в якості партнера, напишіть нам, будь ласка, на [email protected]
venue
Школа Projector — платформа, яка допомагає професіоналам різного рівня та спеціалізацій розвивати системні і точкові скіли в дизайні інтерфейсів, графічному дизайні, розробці, фронт-енді, проджект-менеджменті, інтернет-маркетингу і багато чому іншому.
Київ, вул. Воздвиженська, 34а
questions
— інженерам;
—розробникам програмного забезпечення, які працюють над складними алгоритмами в області AI, Machine Learning;
— аналітикам, які працюють з Big Data;
— технічним спеціалістам з галузей Real Estate, Retail, eSport, робототехніки.
Презентації спікерів ви отримаєте в розсилці після конференції (якщо вони дадуть згоду).
Усі лекції, окрім виступу Kat Gordiienko, будуть проходити російською. Лекція Kat Gordiienko — англійською.
Під час конференції можна буде перекусити сендвічами.
Так, ви можете зареєстуватись на трансляцію за посиланням.
Після завершення онлайн-трансляції відео залишиться в доступі за тим же посиланням, ви зможете його переглянути і за декілька років.
Лекторам можна поставити питання онлайн, для цього ми використовуємо веб-сервіс slido.
Get tickets
Для того, щоб відвідати конференцію, будь ласка, оплатіть її за посиланням. Відразу після оплати ми забронюємо за вами місце та надішлемо підтвердження.

Також ви можете приєднатись до онлайн-трансляції. Вартість — 900 грн.
Early Birds
до 1 січня — 1400 грн
Late Birds
з 2 січня — 1800 грн

На жаль, місця закінчились. Сподіваємось, це не зіпсувало ваші плани.