AutoML, трейдинг и мультимодальность
SBER ML MEETUP:
При поддержке JUG Ru Group
29 ноября
Онлайн
18:00 (МСК, GMT+3)
Программа
18:00
Открытие
Сергей Лурье Сбер
18:05
Мультимодальная архитектура OmniFusion — новый способ AI-коммуникации с пользователем?
Андрей Кузнецов Сбер
Доклад о подходах к созданию больших языковых моделей, способных одинаково хорошо работать с текстом, изображениями и другими типами данных. Также поговорим про коммуникацию моделей между собой для качественного решения задач.
19:00
AI/ML в валютном трейдинге
Андрей Ахметов Сбер
Андрей расскажет, как зарабатывают с AI/ML, какие ML-модели используют, как анализируют данные и оценивают результаты.
19:55
AutoML на практике: сделать AI за 60 секунд
Александр Рыжков Сбер
Александр покажет, как быстро решать ML-задачи с использованием фреймворка LightAutoML. Обсудим как основные моменты, так и важные нюансы, способные сильно улучшить результат.
20:45
Закрытие
Сергей Лурье Сбер
Исследователь, популяризатор, ментор.
Выпускник физфака МГУ, после защиты кандидатской диссертации занимался фундаментальными научными исследованиями, соавтор 9 научных работ и 2 патентов.
Работал в ведущих российских и международных компаниях, в настоящее время руководит в Сбере командой разработки NLP-моделей для задач автоматизации правовых экспертиз.
Автор книги «Как технарям говорить с не-технарями».
Выпускник физфака МГУ, после защиты кандидатской диссертации занимался фундаментальными научными исследованиями, соавтор 9 научных работ и 2 патентов.
Работал в ведущих российских и международных компаниях, в настоящее время руководит в Сбере командой разработки NLP-моделей для задач автоматизации правовых экспертиз.
Автор книги «Как технарям говорить с не-технарями».
Андрей специализируется на разработке высоконагруженных распределенных систем на платформе Java.
За свою карьеру в индустрии он собрал опыт разработки решений в таких отраслях, как телеком, E-commerce, здравоохранение и финтех.
За свою карьеру в индустрии он собрал опыт разработки решений в таких отраслях, как телеком, E-commerce, здравоохранение и финтех.
Окончил ВШЭ ФКН, специализация «Анализ данных».
Занимается анализом данных в области валютной торговли, анализом high-frequency финансовых данных, NLP-моделями для low-frequency событий, таких как новости.
Разрабатывает торговых роботов для классических и крипто-бирж. Работает с ML-обучением.
Разрабатывает на языках Python, C++, C#.
Занимается анализом данных в области валютной торговли, анализом high-frequency финансовых данных, NLP-моделями для low-frequency событий, таких как новости.
Разрабатывает торговых роботов для классических и крипто-бирж. Работает с ML-обучением.
Разрабатывает на языках Python, C++, C#.
Выпускник кафедры ММП ВМК МГУ, 12 лет опыта выступлений в соревнованиях на Kaggle.
На текущий момент совместно с командой развивает open source-фреймворк LightAutoML, входящий в топ-3 мирового рейтинга решений для автоматического машинного обучения (1.4k звезд на GitHub, 160k+ скачиваний с PyPI).
На текущий момент совместно с командой развивает open source-фреймворк LightAutoML, входящий в топ-3 мирового рейтинга решений для автоматического машинного обучения (1.4k звезд на GitHub, 160k+ скачиваний с PyPI).
Сбер — это масштабные и драйвовые проекты.
Огромная команда, сравнимая с крупнейшими технологическими компаниями мира — около 3000 продуктовых команд и большое профессиональное IT-сообщество.
Лучшие мировые практики и самый современный стек.
@SberDeveloperNews
@careersber
@careersber
Habr
Мы используем файлы cookies 🍪 — это улучшает работу сайта и делает его более эффективным. Продолжая использовать этот сайт, вы соглашаетесь с нашей политикой обработки данных