27 августа 2020 г. в 18.00 (мск) пройдет Innopolis ML MeetUp. Спикеры мероприятия помогут разобраться в том, как ML принимает то или иное решение, поговорим про TSNE, UMAP, TRIMAP алгоритмы и обсудим, какие есть метрики чтобы оценить качество и надежность визуализации.

Тема №1: XAI – Explainable AI

Доклад поможет разобраться, как ML принимает то или иное решение. О принципах работы искусственного интеллекта и проверке его решений.

Спикер: Дмитрий Соболев, Senior Developer в DataArt

Дмитрий более 20 лет в IT. За это время менял профессиональные увлечения и изучал сферу информационных технологий с разных сторон. Начинал как программист промышленных контроллеров на производстве, потом стал делать компьютерные игры, но как 3d-художник, а не как программист. Делал 3d-модели, анимацию. Дорос до арт-директора. Был и тимлидом, и проджект менеджером. Потом вернулся в программирование. Сейчас сфера интересов Дмитрия — машинное обучение, компьютерное зрение, DevOps, архитектурные решения, квантовые компьютеры.

Тема №2: Как оценить качество визуализации многомерных данных

Визуализация — важная часть анализа данных, а способность посмотреть на структуру многомерных данных эту задачу облегчает. Такие алгоритмы как TSNE, UMAP, TRIMAP понижают размерность данных до 2D и 3D, чтобы можно было их визуализировать. В этом докладе мы обсудим, какие метрики есть чтобы оценить качество и надежность визуализации.

Спикер: Елизавета Батанина, ML Engineer в Provectus

Елизавета уже больше года занимается продуктом Hydrosphere.io. Выпускник Университета Иннополис 2020. На протяжении семестра проходила обучение в Seoul National University. Автор научной статьи по ML: “Domain Adaptation for Car Accident Detection in Videos” на конференции IPTA 2019. Участница хакатонов hack.moscow и Junction (Финляндия), 2019 год.