ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

PyMC3 — Bayesian Statistical Modelling in Python, Максим Кочуров / PyDaCon

Автор: VK Team

Загружено: 2019-06-25

Просмотров: 1314

Описание: 22 июня Mail.ru Group прошел совместный митап с организаторами конференции PyCon Russia.

Вас ждут 2 секции: доклады по Python, состав которого был сформирован на основе общего списка докладов к PyCon Russia и PyData-трек от PyData Moscow meetup.

«PyMC3 — Bayesian Statistical Modelling in Python»
Максим Кочуров, PyMC Dev / Samsung AI / Skoltech

Байесовская статистика в последнее время стала обсуждаться в контексте глубокого обучения. К сожалению, это скрывает главное ее преимущество по сравнению со стандартными подходами машинного обучения. В отличие от black-box моделей, байесовский подход к моделированию white-box. White-box – это и хорошо, и плохо.

От аналитика требуется полное понимание природы задачи, только тогда байесовский подход используется на полную мощность. Он позволяет учесть не только то, что «говорят нам данные», но и то, что «говорит нам здравый смысл». В докладе пойдет речь о том, зачем и когда все это нужно и как проводить и интерпретировать такой анализ в питоне.


Программа мероприятия:

Keynote:

– «Как использовать JupyterHub на 100% на примере ML-школы DataGym и компании Lamoda»

Петр Ермаков, Senior Data Scientist в Lamoda и Data Coach в DataGym

Больше 2х лет назад я рассказывал о использовании jupyter на 100%.

Но что, если вы не один? Как ужиться на одной машине 20 студентам, изучающим ML, или RND команде из 15? Готовые рецепты, рекомендации и собранные грабли.


Python-трек:

— «SQL-боттлнеки: поиск и устранение узких мест при масштабировании»

Михаил Новиков, ведущий разработчик, Fasttrack (fstrk.io)

Вы начинаете новый проект. Устанавливаете веб-фреймворк, ORM-фреймворк, пишете модели, делаете запросы к БД. Всё идет хорошо. Потом к вам приходит 100 000 пользователей — и проект падает под нагрузкой. Ваши действия?
Такая ситуация была у нас полгода назад. Я расскажу, как мы нашли из нее выход, покажу наши подходы к поиску узких мест, сервисы, которые в этом помогают. И поясню, почему ванильный ORM — это зло.


— «Сравнение технологий aiopg & asyncpg»

Алексей Фирсов, ведущий разработчик aio-libs/aiopg

Разберем, как работают две совершенно разные технологии aiopg & asyncpg — посмотрим, как они устроены. Что важно, мы не будем сравнивать скорость.


PyData-трек:

– «Оформление пайплайна в NLP проекте​»

Виталий Радченко, Data Scientist, YouScan

Сейчас многие компании решают разные NLP-задачи (классификация, чат-боты, кластеризация, вопросное-ответные системы и др.) и с накоплением опыта стали вырабатываться наиболее эффективные пайплайны.

В докладе мы будем ориентироваться на лучшие мировые практики (AllenNLP) и свой собственный опыт. Расскажем, как нужно структурировать ваш пайплайн и особенности каждой его составляющей: как правильно оформлять входящие данные, итераторы по датасету, каким должен быть словарь, подготовка данных и др. Будут приведены примеры с реальных задач и показано, как это помогает в воспроизводимости и легкости дальнейшего использования.


– «Локализация контента и элементов интерфейса»

Алина Красавина, Ведущий разработчик MAPS.ME, Mail.ru Group

Рассказ о том, как устроена локализация на сервер-сайде MAPS.ME. Небольшая трогательная история о боли контент-менеджеров и преодолении разработчиков бэка на Django.


– «Стекаем и Блендим. Разбор популярных библиотек Python»

Дмитрий Буслов, Старший архитектор бизнес-решений, SAP CIS

В докладе мы расскажем про наиболее популярные библиотеки для формирования ансамблей. Начнем с простых ensemble в Sklearn-e, далее вручную соберем простейший стекинг в пару строчек кода, а после рассмотрим наиболее популярные библиотеки: Vecstack, Heamy, Pystacknet, Mlxtend, Mlens.

ПРОДОЛЖЕНИЕ - В ПЕРВОМ КОММЕНТАРИИ.

___

ТЕХНОСТРИМ - образовательный канал для IT специалистов.
___

ПОДПИСЫВАЙСЯ, ЕСЛИ ТЕБЕ ИНТЕРЕСНО УЗНАТЬ:

✔ как наши преподаватели – топовые специалисты Mail.Ru Group руководят разработкой в таких проектах, как Почта, ВКонтакте, Облако, Maps.me, Одноклассники, и решают сложные задачи каждый день
✔ реальные примеры из практики с анализом их достоинств и недостатков
✔ современные технологии, которые применяются в проектах-лидера Рунета
✔ о митапах, мастер-классах, вебинарах и других мероприятиях, которые проводятся на базе вузов и Mail.Ru Group.

Нажмите здесь для подписки ‣ http://www.youtube.com/TPMGTU?sub_con...

Все наши лекции проходят в ведущих вузах страны: МГУ, МГТУ, МФТИ, МИФИ, СПбПУ.
___

ТЫ СТУДЕНТ?

Вступай в наши образовательные проекты и участвуй в чемпионатах. Лучшие студенты получают возможность стажировки в Mail.Ru Group. Отбор - каждые полгода!

Технопарк при МГТУ им. Баумана ‣ https://park.mail.ru
Техносфера при МГУ им. Ломоносова ‣ https://sphere.mail.ru
Технотрек при МФТИ ‣ https://track.mail.ru
Техноатом при МИФИ ‣ https://technoatom.mail.ru/
Технополис при СПбПУ ‣ https://polis.mail.ru
Чемпионаты для программистов ‣ https://cups.mail.ru/
Mail.Ru Group для образования ‣ https://vk.com/mrgforedu

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
PyMC3 — Bayesian Statistical Modelling in Python, Максим Кочуров / PyDaCon

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

«Вероятностное программирование: преимущества байесовского подхода». Павел Кнорр, Logicify

«Вероятностное программирование: преимущества байесовского подхода». Павел Кнорр, Logicify

16-10 PyMC3 для простых моделей

16-10 PyMC3 для простых моделей

Основы NumPy Python | Массивы, Матрицы И Операции Над Ними

Основы NumPy Python | Массивы, Матрицы И Операции Над Ними

Лучший Гайд по Kafka для Начинающих За 1 Час

Лучший Гайд по Kafka для Начинающих За 1 Час

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Краткое объяснение больших языковых моделей

Краткое объяснение больших языковых моделей

Прикладная статистика week15: байесовский подход

Прикладная статистика week15: байесовский подход

⚡️ ВСУ экстренно запросили помощь || Зеленскому приказали капитулировать

⚡️ ВСУ экстренно запросили помощь || Зеленскому приказали капитулировать

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

Вся IT-база в ОДНОМ видео: Память, Процессор, Код

Вся IT-база в ОДНОМ видео: Память, Процессор, Код

ТРАМП ЛОМАЕТ ДОЛЛАР: Инструкция по выживанию в мире слабого доллара

ТРАМП ЛОМАЕТ ДОЛЛАР: Инструкция по выживанию в мире слабого доллара

Нейронка, которая УНИЧТОЖИЛА ChatGPT 5! / Обзор бесплатной нейросети и ее возможности

Нейронка, которая УНИЧТОЖИЛА ChatGPT 5! / Обзор бесплатной нейросети и ее возможности

Для Чего РЕАЛЬНО Нужен был ГОРБ Boeing 747?

Для Чего РЕАЛЬНО Нужен был ГОРБ Boeing 747?

Заморозки на фронте, приостановка ударов по энергетике и каждому - по Starlink

Заморозки на фронте, приостановка ударов по энергетике и каждому - по Starlink

Зачем Си устроил чистки в армии Китая?

Зачем Си устроил чистки в армии Китая?

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

Top 50 SHAZAM⛄Лучшая Музыка 2026⛄Зарубежные песни Хиты⛄Популярные Песни Слушать Бесплатно #84

Top 50 SHAZAM⛄Лучшая Музыка 2026⛄Зарубежные песни Хиты⛄Популярные Песни Слушать Бесплатно #84

Квантовая механика: мир, который ты никогда не поймешь | Level One

Квантовая механика: мир, который ты никогда не поймешь | Level One

Алгоритмы на Python 3. Лекция №1

Алгоритмы на Python 3. Лекция №1

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]