Бурный рост эффективности ML систем провоцирует огромное количество дискуссий. X5 Tech приглашает экспертов в Data Science, чтобы обсудить как с помощью новых методов и подходов победить неэффективные процессы.
Все зависит от контекста» — Андреева Дарья, менеджер по работе с большими данными, X5 Tech
Часто мы имеем необходимость работать со специфичными и/или чувствительными данными, но при этом не имеем возможности воспользоваться внешними моделями или дообучить какую-то OpenSource модель. Разберемся, какие у нас есть варианты в этом случае.
Мониторинг LLM в production — Панин Глеб, менеджер по работе с большими данными, X5 Tech
Языковые модели представляют из себя крайне интересный и перспективный инструмент, однако они известны своей нестабильностью. В этом докладе мы расскажем, как пытаемся обнаруживать некорректную работу LLM и оперативно с ней бороться.
Контентный подход в рекомендательных системах для музыки — Дмитрий Астанков, Machine Learning Engineer, Звук
Расскажу, зачем вообще может понадобиться информация из музыкальных аудиодорожек. Что мы можем понять по спектрограмме с помощью машинного обучения и как добытые данные применяются в рекомендательных системах.
Использование LLM в разметке данных — Ерохин Артем Игоревич, Ведущий менеджер по работе с большими данными, X5 Tech
Процесс разметки данных — дело достаточно затратное и трудоемкое. К счастью, последние достижения в области LLM могут стать серьезным подспорьем для улучшения процесса разметки данных. В докладе поговорим о том, как мы можем сократить затраты на разметку, используя большие языковые модели.
Мероприятия сообщества
Event at a glance
- Who it is for
- data scientists, ML engineers, data engineers
- Main topics
- Data Science, Machine Learning, LLM, recommendation systems, data labeling
- What you will gain
- learn methods to improve ML efficiency, understand LLM monitoring techniques, learn content-based recommendation approaches, learn to use LLMs for data labeling
- Program format
- deep technical talks, production cases