Онлайн академия Datanomix проводит набор на БЕСПЛАТНОЕ обучение по направлению Аналитик данных Qlik Sense. Длительность обучения 6 месяцев.

🔽Финансирование обучения обеспечивает государство посредством программы Tech Orda.

❗️Tech Orda - это программа финансирования обучения IT специальностям в школах программирования с целью подготовки 20 000 специалистов к 2025 году.

✅ Оставить заявку, узнать подробнее об условиях @alfiyasitdikova

Или напрямую в группе:
t.me/+cnc7RCdJis00ZDUy

Еженедельный Субботний Онлайн Дата Завтрак

Место: Наш дискорд сервер (ссылка https://discord.gg/Gget4GmP)
Канал: Data Breakfast
Время: 14:00 по времени GMT+6 Астана/Алматы

Приходите, обсудим дата топики, карьеру, просто пообщаемся

Краткое саммари прошлого дата бранча:
- обсудили возможный буст айти индустрии в КЗ, в свете последних событий(без политики);
- обсудили кейс Диаса, по датаматачингу(ака кроссвалидации), как он провернул свою идею и фичи с поиском одинаковых объявлений;
- обсудили кибербезопасность в ДС, послушали ликбез от @vuvko, и опыт faceteca с их баунтихантингом;
- ответили на вопрос Михаила о будущем ДС;
- обсудили зрелость компаний по поводу имплементации ДС в проде и торможении прогресса разного рода силами;
- также прошлись по Verigram Kazakhstan, оценили их веб-сайт, и их кейсы
- Не провели авторское шоу Рената Алимбекова Разоблачения Нехороших Людей

Seminar MLOps for Batch Scoring with Airflow, DVC and MLEM

Запись оффлайн семинара, любезно предоставленного Beeline Kazakhstan, от сотрудников компании Iterative, разрабатывающей различные MLOps решения, включая широко известный DVC.

Спикеры:
- Михаил Рожков linkedin.com/in/mnrozhkov
- Александр Гущин linkedin.com/in/1aguschin

План семинара:
• MLOps workflow and tools for Batch Scoring projects
• DVC для версионирования данных и ML экспериментов
• Деплой моделей с MLEM
• Пример end-to-end pipeline: Airflow + DVC + MLEM + MLflow/Studio

youtu.be/cxQCIPspMkA

Еженедельный Субботний Онлайн Дата Завтрак

Место: Наш дискорд сервер (ссылка https://discord.gg/mRNHNsaG)
Канал: Data Breakfast
Время: 14:00 по времени GMT+6 Астана/Алматы

Приходите, обсудим дата топики, карьеру, просто пообщаемся

Краткое саммари прошлого дата бранча:

Наконец это совершились, Локхид был контентмэйкером, и он рассказал нам всем:
- про своё прошлое, про 90-е, как он начинал кодить с С, Делфи и Бейсика;
- рассказал про 2000-е, где он стал мутить код на sql, и стал динозавром в мире табличных данных;
- рассказал про свои пет проекты, оба весьма интересные, вообщем решил все таки стать ментором, собрать команду в свой пет прожект, начать передавать накопленный опыт следующему поколению, но для начала он хочет написать вменяемое ТЗ, и оформить поиск согласно правилам группы;
- рассказал про то что молодежь не хочет оставаться в КЗ и хочет уехать и зарабатывать кучу бабла в ФААНГе;
Дальше подключился Дулат, и понеслась:
- футбольные агенты, кто они? Бандиты или румыны?
- 4 этажный особняк в Испании и опыт вечеринок за 15КК баксов;
- дата в футбольной аналитике.

Также попутно Андреей высказал мнение что пет прожекты это зергуд, и работодателю очень они интересны, но должны быть правильно оформлены и задокументированны, а если нет то в топку этого работодателя;
Также поделились опытом работы в токсичном коллективе.
Как то так!

​​​​​​Список каналов и чатов Сообщества

Новости сообщества
https://t.me/main_ds_kz

Вступить в сообщество
@databek_bot

Правила и FAQ
teletype.in/@sneddy/open_dsmlkz_rules

Вакансии
https://t.me/ml_jobs_kz

Дискорд
https://discord.gg/HzdjwcRe

Ютуб канал
​​youtube.com/c/DataScienceKazakhstan

Мэмы
https://t.me/memes_dskz

Футбол
https://t.me/dsml_football

Авторский канал Рената Алимбекова
https://t.me/renat_alimbekov

Научно-технический вебинар Доброкачественное переобучение в моделях, дополненных поиском по хранилищу

8 ноября 13:00 MCK
Спикер: Женисбек Ассылбеков, Назарбаев Университет

Доклад посвящён исследовательским вопросам в области теории глубокого обучения и возможно будет не совсем интересно тем, кто интересуется прикладными задачами.

———————————————————————————————

Теория длинного хвоста Фельдмана (STOC 2020) утверждает, что запоминание редких/атипичных примеров неизбежно при обучении на естественных данных. Несмотря на то, что современные глубокие нейронные сети имеют возможность запоминать (почти) всю обучающую выборку, при обучении с SGD они этого не делают. Напротив, они доброкачественно переобучаются, то есть делают точные прогнозы на новых данных, несмотря на идеальную подгонку к обучающей выборке.

Грубо говоря, все это происходит из-за неявной предвзятости к простоте: SGD предпочитает более простые и надежные модели и использует возможности нейронной сети для запоминания, чтобы подгоняться к нетипичным/редким примерам только в случае необходимости. В то же время специалисты по машинному обучению (особенно в области обработки естественного языка) придумали, как использовать эту возможность для более эффективного обучения: модели, дополненные поиском по хранилищу данных (kNN-LM, RETRO) явно запоминают (часть) обучающей выборки в хранилище и, таким образом, пытаются (частично) снять нагрузку запоминания с нейронной сети. Насколько мне известно, в настоящее время нет теоретического анализа доброкачественного переобучения в таких моделях.

В своем выступлении я предложу несколько возможных исследовательских вопросов, касающихся доброкачественной переобучения в моделях, снабженных поиском по хранилищу, для дальнейшего обсуждения с участниками вебинара.

Регистрация
https://ntrlab.zoom.us/webinar/register/2816215944077/WN_TO0nR8adT6-44zlMxhqpnw

12 ноября в Алматы пройдет конференция DevFest 2022 от Google Developers Group при поддержке университета Туран 🤩

Будет два тематических блока:
IT Development Track
ML Track

📍Ждем вас по адресу: г. Алматы, ул. Сатпаева 16а, Университет Туран.

Спикеры:
- Lookuut Struchkov - Head of Data Engineering @Indriver
- Qazybek Beken - Data & Analytics Manager @PwC
- Sakura Bissenbayeva - Senior Data Scientist @Bank Centercredit
- Ainel Jaras - Deep Learning Scientist @ForUs Data
- Askar Aituov - DevRel @Google

Обязательная регистрация
https://gdg.community.dev/events/details/google-gdg-almaty-presents-devfest-almaty-2022/

Всем зарегистрировавшимся будет предоставлен доступ на портал Cloud Skills Boost

​​​​19 ноября Google Developer Student Clubs Nazarbayev University проводит МЛФест: 36-часовой дататон с вкусными призами и кейсами от топовых айти-команд Казахстана:

- Smart System Technologies
- Jusan
- Arbuz.kz

Регистрация (до 18 ноября):
forms.gle/PYz4vHEQwTts8dmo8

Соревнования в первую очередь студенческие, выпускники же могут попробовать свои силы вне конкурса

inst: instagram.com/gdsc.nu
tg: t.me/gdsc_nu

​​А мы напоминаем, что у вас есть возможность присоединиться к нашему сообществу энтузиастов машинного обучения в Казахстане Жана DSML Kazakhstan

На днях мы превратили привычный чат в супергруппу с множеством разных топиков: от карьеры и образования до организации оффлайн встреч и авторского взгляда на жизнь локхида.

Присоединяйтесь!

Все, что от вас требуется: зарегистрироваться в нашем новом боте @databek_bot

​​10-го ноября прошел чемпионат мира по командному программированию среди студентов ICPC World Finals 2022 Dhaka.

Поздравляем наши команды с успешным выступлением!


Международного университета информационных технологий (МУИТ), обойдя ряд известных мировых вузов. Стоит подметить, что в финале участвовали лучшие 132 команд университетов со всего мира.

1) Команда МУИТ в составе: Сардарбеков Батыр, Баймуканов Абай, Кызырканов Парасат с тренером Куанышбай Айбаром заняла 25 место, обогнав команды таких университетов как МГУ, МФТИ, KAIST, Университет Торонто, Университет Гонконга и других

2) Команда СДУ в составе Темирлан Байболов, Әбу Саид Манап, Алмас Кенес, с тренером Байгариевым Ерболом заняла 111 место.

Поздравляем всех призеров!

​​Краткое описание сложившихся на данный момент топиков Жаңа DSML

1) DSML чат
Аналог старой группы: конфа на темы преимущественно около наук о данных под жесткой модерацией

2) ДСМЛ карьера
Обсуждение про развитие карьеры

3) ДСМЛ футбол
Фэнтези лига, организация живого футбола в Астане и Алматы, обсуждение АПЛ и ЧМ

4) ДСМЛ встречи в Астане
Дата завтраки и митапы

5) ДСМЛ встречи в Алматы

6) Дсмл трейдинг
Советы от практикующих трейдеров

7) Dsml English club
Ингланд! Америка! Ху из ё президент? Майкл Джордан!

8) DSML Қазақша
Чат на свободную тему на казахском

9) ДСМЛ вопросы
Чат для вопросов в духе стек оверфлоу

10) DSML Welcome
Анкеты новеньких

11) DSML Leetcode
Совместное решение и обсуждение ежедневных литкод задачек

12) DSML Lockhid Original
Авторский взгляд на жизнь Локхида

13) ДСМЛ Стартапы
Сириоз бизнес

14) ДСМЛ Образование
Образовательные программы, обсуждение вузов и лайфхаки для поступления

15) ДСМЛ Мемы
Мэмы

16) ДСМЛ Разоблачения
Авторское шоу Рената Алимбекова теперь и в телеграмме!

17) DSML Papers
Обсуждение последних научных статей

18) ДСМЛ Резюме
Прожарка и советы резюмех наших товарищей

19) DSML Linkedin
Коннектимся и эндорсим друг друга в соответствующей соц сети

20) ДСМЛ Кухня
Фото и рецепты блюд от наших комрадов

Присоединяйтесь!

Все, что от вас требуется: зарегистрироваться в нашем новом боте @databek_bot

​​Поздравляем члена нашего сообщества Армана Жармагамбетова (@arreqe) с публикацией на NeurIPS: самой престижной конференции по машинному обучению!

Semi-Supervised Learning with Decision Trees: Graph Laplacian Tree Alternating Optimization
В своей работе ребята предложили новый подход для обучения деревьев решения в ситуациях когда разметка дана чacтично (обычно очень малая часть).

Метод основывается на добавлении графа схожести (между датапойнтами) в функцию потерь для того, чтобы неразмечанные данные использовались в процессе обучения. Однако при этом оптимизационная задача намного усложняется, которая решается через замену переменных и через определенные манипуляции.

Эффективность метода в сравнении с другими подходами было показана на различных бенчмарках (classification, regression).

https://openreview.net/forum?id=cZ41U927n8m