Forwarded from Жигер Шуданбеков
Спасибо всем, кто был на Kolesa Conf’22!
10 докладов
23 спикеров
800+ гостей офлайн
7 000 заявок на онлайн
На Kolesa Conf’22 с актуальными докладами выступили Анатолий Карпов, Думан Уватаев из Kaspi, Санжар Мырзагалым из Microsoft, Павел Ким из Air Astana, Никита Бобух из «Рядом», Саян Омаров и Абылайхан Турласов из Beeline Казахстан. А также спикеры из Kolesa Group: Ануар Уахитов, Асылжан Акынова, Динара Абдильдинова, Тимур Беремкулов и Дина Мукашева.
Цель конференции — объединить IT-сообщество Казахстана и развивать сферу IT вместе с разными игроками рынка. Спасибо, что помогаете нам!
Делимся с вами фотографиями.
P.S. Видео докладов разместим на YouTube-канале.
10 докладов
23 спикеров
800+ гостей офлайн
7 000 заявок на онлайн
На Kolesa Conf’22 с актуальными докладами выступили Анатолий Карпов, Думан Уватаев из Kaspi, Санжар Мырзагалым из Microsoft, Павел Ким из Air Astana, Никита Бобух из «Рядом», Саян Омаров и Абылайхан Турласов из Beeline Казахстан. А также спикеры из Kolesa Group: Ануар Уахитов, Асылжан Акынова, Динара Абдильдинова, Тимур Беремкулов и Дина Мукашева.
Цель конференции — объединить IT-сообщество Казахстана и развивать сферу IT вместе с разными игроками рынка. Спасибо, что помогаете нам!
Делимся с вами фотографиями.
P.S. Видео докладов разместим на YouTube-канале.
👍14🔥7
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
🔽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
👍10👎1
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
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
Discord
Discord - A New Way to Chat with Friends & Communities
Discord is the easiest way to communicate over voice, video, and text. Chat, hang out, and stay close with your friends and communities.
👍2
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
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
YouTube
MLOps Семинар в Beeline
Seminar MLOps for Batch Scoring with Airflow, DVC and MLEM
Оффлайн семинар Билайна от сотрудников компании Iterative, разрабатывающей различные MLOps решения, включая широко известный DVC.
Спикеры:
- Михаил Рожков linkedin.com/in/mnrozhkov
- Александр…
Оффлайн семинар Билайна от сотрудников компании Iterative, разрабатывающей различные MLOps решения, включая широко известный DVC.
Спикеры:
- Михаил Рожков linkedin.com/in/mnrozhkov
- Александр…
🔥14🙏1
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!
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!
Discord
Discord - A New Way to Chat with Friends & Communities
Discord is the easiest way to communicate over voice, video, and text. Chat, hang out, and stay close with your friends and communities.
🔥8👍5😁1
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
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
🔥5
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
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
🔥15
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
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
👏21👍4❤2
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
- 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
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!
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!
👍9🔥4
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
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
❤16👍6🔥1
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
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
🔥28👍5
15 ноября, в 18:00 Макс Маметкулов (@myxik) проведет практический воркшоп по машинному обучению, посвященный тулкиту DeepMind и основам разработки на новейшем фреймворке от Google - JAX.
https://www.youtube.com/watch?v=asP2NntiwRo
Записи сохраняются!
https://www.youtube.com/watch?v=asP2NntiwRo
Записи сохраняются!
Наш брат датабек отпросился в недельный отпуск!
Во время его отсутствия вступить в сообщество можно по временной ссылке:
https://t.me/+P75yVzdNGHs2NDUy
Большая просьба всем новеньким рассказать пару слов о себе в канале DSML welcome и ознакомиться с правилами сообщества:
http://teletype.in/@sneddy/open_dsmlkz_rules
Во время его отсутствия вступить в сообщество можно по временной ссылке:
https://t.me/+P75yVzdNGHs2NDUy
Большая просьба всем новеньким рассказать пару слов о себе в канале DSML welcome и ознакомиться с правилами сообщества:
http://teletype.in/@sneddy/open_dsmlkz_rules