В Москве и онлайн пройдёт прикладная конференция по машинному обучению AiConf 2024.
В программе мероприятия:
1. Работа со звуком
- LLM говорит: мультимодальные задачи в речевом домене
- Как «Писец» на «Тотальный диктант» ходил, или Пара слов о робастном распознавании речи
2. Компьютерное зрение и генерация изображений
- Жестовый язык: особенности сбора данных, опыт и результаты
- Виртуальная примерка одежды для кабинета мерчанта
- Мастер-класс «Получение высококачественных данных для обучения ИИ-моделей»
- Генерация видео: from zero to hero
- Синтетика для поиска редких дефектов — от фотошопа до диффузионок
- Увеличиваем число обнаружений в задачах Object Detection и Instance Segmentation
- 3D pose estimation объектов фиксированной геометрии для складских роботов
- Мягкая модерация изображений: скрыть нельзя блокировать
- Вместо зеленого экрана: гармонизация портрета с помощью нейросети
- Диффузионные модели для мобильных телефонов
- Побеждают ли диффузионные модели генеративные состязательные сети в задаче повышения разрешения?
3. Обработка естественного языка
- Визуальные языковые модели: от разбора архитектуры до запуска
- Beyond the script: Continuous testing for adaptable and safe LLM systems
- Как мы делаем прагматичный поиск и Q&A без LLM
- Эволюция Transformer: как меняется самая успешная архитектура в DL
- Обзор уязвимостей и техник защиты для LLM
- Генеративные модели для работы с кодом. Как мы из 0 сделали 1
- От промпта к агентной системе: как превратить LLM в высококачественный сервис
4. Рекомендательные системы и поиск
- WildBERT — развитие трансформерных архитектур для персонализации Wildberries
- Нейросети в рекомендациях: от идеи до продакшна
- Эволюция отбора кандидатов в системе товарных рекомендаций Ozon
- Поиск точек роста ВКонтакте: как мы в ленте сделали таргет для оптимизации таймспента всего приложения
- PostgreSQL для AI. Настоящий векторный поиск в PostgreSQL
- Less is more: как уменьшить отправку пушей и вырастить DAU
- Люди не нужны? Размечаем поисковую релевантность при помощи LLM
- Как мы развернули трансформер на событиях интерфейса операторов поддержки
- ML на графах в e-commerce: как эффективно собирать группы на миллионах товаров
- Валидация в RecSys для корреляции с А/В: что работает в контентных рекомендациях
5. Умные механизмы
- Система управления процессом окомкования железорудных окатышей
- Разметка будущего: как GPT помогает обучать модели?
- Задачи и вызовы при создании автопилота
6. Академические исследования
- Обеспечат ли LLM прорыв в эффективности AutoML?
- In-Context Reinforcement Learning: зачем дистиллировать алгоритмы?
- Kolmogorov Arnold Networks: новая архитектура нейронных сетей
- MERA.Text.v.1.2.0. Что под капотом нового релиза?
- Языковые модели и основы рационального мышления
- Физически обоснованное машинное обучение — что можно и что нужно
- Превращаем нейросети в SOTA и для табличных задач
- Фреймворк прикладных инструментов для анализа данных на основе каузальных моделей и байесовских сетей
7. Оптимизация использования железа
- Устройство и перспективы использования ML-компиляторов
- Что такое ML-платформа на базе K8s? и как в ней решены разнородные требования к квотированию и шедулингу
8. Прочее
- Панельная дискуссия «AI в производственном процессе»
- AutoFE-сапёр: укрощаем взрыв размерности в автоматической генерации признаков
- Мастер-класс по работе с геоданными «Кто хочет стать геосайентистом»
- Где применять LLM, а где это оверкилл?
- Как AutoML- и AutoDL-сервисы улучшают реальную разработку
- Панельная дискуссия о будущем искусственного интеллекта
- Разметка датасетов в эпоху мультимодальности: проблемы, вызовы, решения
- Где и как использовать LLM в задачах поиска
- Как ML помогает производить лекарства?
Резерв
- Новый уровень ML-персонализации Lamoda: как мы усилили её в каталоге и перенесли в другие продукты
- Мультимодальные рекомендации в Wildberries
От команды SberDevices на конференции будут сразу двое спикеров:
— Суровцев Пётр выступит с докладом про русский жестовый язык, где расскажет про характеристики и особенности датасетов жестовых языков, сложности сбора данных в этом домене, а также про полный цикл работы с данными.
— Петрова Елизавета расскажет про задачу портретной гармонизации: что это такое, какие сейчас существуют датасеты и решения, и как у нас получить создать модель PHNet, обучить её на своём датасете портретной гармонизации и выбить SOTA-результаты.
Делимся специальным промокодом на скидку 15% при посещении конференции.
Промокод: datascience
Приходите послушать доклады и пообщаться!
Узнать подробности и купить билет можно на сайте: https://aiconf.ru/2024/abstracts