25 апреля 2024 года состоится X5 Data Science meetup #3.
1. Все зависит от контекста — Андреева Дарья, менеджер по работе с большими данными, X5 Tech
Часто нужно работать со специфичными и/или чувствительными данными, но нет возможности воспользоваться внешними моделями или дообучить какую-то OpenSource модель. Разберемся, какие есть варианты в этом случае.
2. Мониторинг LLM в production — Панин Глеб, менеджер по работе с большими данными, X5 Tech
Языковые модели - интересный и перспективный инструмент, но нестабильный. Разберем, как находить некорректную работу LLM и оперативно с ней бороться.
3. Контентный подход в рекомендательных системах для музыки — Дмитрий Астанков, Machine Learning Engineer, Звук
Узнаете, зачем может понадобиться информация из музыкальных аудиодорожек. Что мы можем понять по спектрограмме с помощью машинного обучения и как добытые данные применяются в рекомендательных системах.
4. Использование LLM в разметке данных — Ерохин Артем, ведущий менеджер по работе с большими данными, X5 Tech
Поговорят о том, как мы можем сократить затраты на разметку, используя большие языковые модели.
Москва, Варшавское шоссе, 33 с.12 пространство ArticonX5 Data Science meetup #3
- Анонс
- Программа
- Участники
- Спикеры
25 апреля 2024 года состоится X5 Data Science meetup #3.
1. Все зависит от контекста — Андреева Дарья, менеджер по работе с большими данными, X5 Tech
Часто нужно работать со специфичными и/или чувствительными данными, но нет возможности воспользоваться внешними моделями или дообучить какую-то OpenSource модель. Разберемся, какие есть варианты в этом случае.
2. Мониторинг LLM в production — Панин Глеб, менеджер по работе с большими данными, X5 Tech
Языковые модели - интересный и перспективный инструмент, но нестабильный. Разберем, как находить некорректную работу LLM и оперативно с ней бороться.
3. Контентный подход в рекомендательных системах для музыки — Дмитрий Астанков, Machine Learning Engineer, Звук
Узнаете, зачем может понадобиться информация из музыкальных аудиодорожек. Что мы можем понять по спектрограмме с помощью машинного обучения и как добытые данные применяются в рекомендательных системах.
4. Использование LLM в разметке данных — Ерохин Артем, ведущий менеджер по работе с большими данными, X5 Tech
Поговорят о том, как мы можем сократить затраты на разметку, используя большие языковые модели.
