Мастер-класс по работе с геоданными «Кто хочет стать геосайентистом», часть 2

Артем Каледин и Елизавета Печенкина возвращаются со второй частью МК по геоданным, который рассказывали в прошлом году.

В этот раз коллеги разберут два практических кейса:
🔴Анализ треков движения с помощью библиотеки Moving Pandas: как очищать данные от выбросов, выявлять аномалии и применять это в аналитике.
🔴Оптимальное размещение объектов с помощью полигона Вороного и гравитационной модели: как прогнозировать потоки клиентов и выбирать лучшие локации для бизнеса.

В программе мастер-класса:
🔴анализ пространственных данных и работа с геообъектами
🔴построение траекторий и выявление аномалий
🔴методы определения зон влияния объектов
🔴расчет доступности и потенциала новых локаций
🔴визуализация геоданных
🔴возможность попробовать 9 библиотек (Moving Pandas, Geopandas, Shapely, Folium, Scipy.spatial, NetworkX, OSMnx, H3, Statsmodels и другие)

📍 Если ты еще читаешь — ты явно наш человек.

👉 Переходи на сайт, изучай программу и приходи на AiConf X 26 сентября — будем во всем разбираться вместе. Напоминаем, что 1 сентября цены вырастут.

💬 Подписаться на AiConf X

📌Делимся записями докладов с AiConf 2024

Но предупреждаем, это лишь верхушка айсберга. Тут не хватает еще пары десятков докладов, нетворкинга, вопросов тет-а-тет, нашего фирменного квиза и афтепати.

🔴Устройство и перспективы использования ML-компиляторов, Виталий Шутов (ВКонтакте).

Доклад охватывает эволюцию компиляторов машинного обучения от Theano до современных решений. Рассматриваются ключевые технологии: MLIR, XLA и IREE. А именно — конкретные примеры оптимизаций, перспективы и текущие исследования в области ML-компиляторов.

🔴Как ML помогает производить лекарства, Владислав Маслов, Василий Вологдин (BIOCAD).

Устали от RecSys и NLP? Послушайте, как машинное обучение трансформирует сферу фармацевтики и ускоряет разработку лекарств! Доклад особенно хорош обзором разных направлений: это и лабораторные исследования, и производство, клинические и доклинические исследования, бэк-офис…

🔴Фреймворк прикладных инструментов для анализа данных на основе каузальных моделей, Ирина Деева (Университет ИТМО).

Causal ML — сложная тема, под которую необходимы специальные библиотеки для моделирования и анализа данных. Ирина рассказала про свою новую библиотеку, в которой вместе с коллегами собрала все необходимые инструменты, и как она работает по сравнению с существующими решениями.

В этот раз на AiConf Х вас ждет 19 докладов (5 тематических секций), 4 воркшопа, 3 панельных дискуссии и еще много всего, что пока держим в секрете.

Давайте с нами обсуждать дорогое железо, качество и безопасность LLM-решений и Copilot-ассистентов для разработчиков? Программа и билеты — на сайте. Успейте присоединиться до повышения цен 1 сентября!

🔥 — лечу смотреть!
👍 — сохранил(-а), посмотрю на выходных
❤️ — жду AiConf Х

💬 Подписаться на AiConf X

✅Как выбрать бэкенд, настроить Triton и не потерять в точности?

Расскажет Владимир Никулин. Приходите на его доклад, чтобы получить:
🔴практики переноса моделей для распознавания речи на CPU,
🔴подходы к правильному сравнению производительности этих моделей.

А также рассмотреть:
🔴различия в работе ONNX Runtime (с поддержкой INT8-квантизации) и OpenVINO (с оптимизациями под AMX-инструкции),
🔴влияние конфигурации Triton Server (батчинг, параллелизм) на итоговую производительность,
🔴результаты тестирования на разных CPU-архитектурах.

Кому актуально? Приходите на AiConf X 26 сентября. Программа и билеты для тех, кто хочет успеть в последний вагон, — на нашем сайте🔥

Вместе с билетом вы приобретаете комьюнити тех, кто каждый день ставит гипотезы, ошибается и находит новые решения в Data Science. То, чего вам сейчас не хватает, кто-то уже активно внедряет и может поделиться этим с вами. Сэкономьте свое время благодаря опыту, ошибкам и решениям коллег из отрасли.

🔥 — мне очень надо
👍 — не работаю с таким, но уважаю
❤️ — жду AiConf X

💬 Подписаться на AiConf X

Как напрямую интегрировать аудиомодальность в LLM?

Стандартная обработка аудио в LLM требует преобразования речи в текст и обратно, что замедляет отклик и теряет эмоциональные нюансы. Найти решение этой проблемы поможет доклад Андрея Паркова, обладающего 32-летним опытом в IT.

Вы узнаете:
🔴как превратить обычные большие языковые модели в мультимодальные системы, работающие с аудио, способы подачи аудио на вход LLM;
🔴как устроены и работают аудиокодеки и энкодеры и способы их эффективной интеграции в LLM;
🔴как уменьшить время задержки при обработке аудио.

А главное — практические примеры и архитектурные решения для реальных кейсов.

Успейте приобрести билет на AiConf X — прикладную конференцию по Data Science, которая пройдет 26 сентября в Москве. Вас ждут 19 докладов, 4 воркшопа, 3 панельные дискуссии, топовые эксперты и 500+ коллег из компаний со всей страны. Уйти без новых идей и решений просто не получится. До встречи!

🔥 — Андрей машина, столько лет в IT
👍 — иду на доклад Андрея
❤️ — иду на другие доклады

💬 Подписаться на AiConf X