Добавить в календарь
16.10.2025 18:30
16.10.2025 21:00
Europe/Moscow
ML без слёз: от фич и экспериментов — к результату
16 октября 2025 года в Москве (+ онлайн) пройдет митап «ML без слёз: от фич и экспериментов — к результату».
Эксперты готовы рассказать, как повысить производительность расчётов кратно, сократить время выкатки A/B-тестов в два раза и заставить ИИ работать с контентом. Без теорий — только проверенные решения и рабочие хаки.
В программе:
- «Здесь не будет слов про агентов: как мы Data-пайплайн меняли для классической ML-задачи»
Как изменить принцип работы с Hadoop, добавить новых технологий и повысить производительность расчётов кратно. Сложности внедрения ClickHouse для хранения агрегированных данных, бустинг расчётов с GPU.
Спикер: Павел Винар, Data Tech Lead, Билайн - «Как перестать тратить месяцы на добавление признаков и моделей и начать жить?»
Как сократить время выкатки A/B-тестов с месяца до нескольких дней.
Спикер: Дмитрий Русанов, Lead MLE и RecSys в Иви - «Самец с грустным лицом: как мы заставляли ИИ рассматривать фотографии». О том, как победить хаос тысяч папок и бесполезный поиск медиафайлов, когда стандартные DAM-системы с ручным тегированием уже не спасают.
Спикер: Колосов Василий, CTO, Picvario
Кому будет полезно:
- Дата-инженерам, которые хотят строить инфраструктуру, а не тушить пожары
- Лидам, ищущим идеи для оптимизации процессов в своей команде
- Всем, кто верит, что ML должен решать бизнес-задачи, а не создавать новые
ML без слёз: от фич и экспериментов — к результату
- Анонс
- Программа
- Участники
- Спикеры
16 октября 2025 года в Москве (+ онлайн) пройдет митап «ML без слёз: от фич и экспериментов — к результату».
Эксперты готовы рассказать, как повысить производительность расчётов кратно, сократить время выкатки A/B-тестов в два раза и заставить ИИ работать с контентом. Без теорий — только проверенные решения и рабочие хаки.
В программе:
- «Здесь не будет слов про агентов: как мы Data-пайплайн меняли для классической ML-задачи»
Как изменить принцип работы с Hadoop, добавить новых технологий и повысить производительность расчётов кратно. Сложности внедрения ClickHouse для хранения агрегированных данных, бустинг расчётов с GPU.
Спикер: Павел Винар, Data Tech Lead, Билайн - «Как перестать тратить месяцы на добавление признаков и моделей и начать жить?»
Как сократить время выкатки A/B-тестов с месяца до нескольких дней.
Спикер: Дмитрий Русанов, Lead MLE и RecSys в Иви - «Самец с грустным лицом: как мы заставляли ИИ рассматривать фотографии». О том, как победить хаос тысяч папок и бесполезный поиск медиафайлов, когда стандартные DAM-системы с ручным тегированием уже не спасают.
Спикер: Колосов Василий, CTO, Picvario
Кому будет полезно:
- Дата-инженерам, которые хотят строить инфраструктуру, а не тушить пожары
- Лидам, ищущим идеи для оптимизации процессов в своей команде
- Всем, кто верит, что ML должен решать бизнес-задачи, а не создавать новые