Все, кто так или иначе вовлечен в ML-проекты, неважно, в контексте обучения моделей, их деплоя, или построения ETL пайплайнов, найдут для себя полезную информацию.

Программа: 

18:00 — 18:45 - Алексей Лямзин -  Data Scientist  -  МТС BigData

Промышленный мониторинг качества данных в Feature Store. Предпосылки и реализация

Расскажем про то, как мы строили автоматизированный контроль за качеством данных в нашем Feature Store. Рассмотрим базовые алгоритмы детекции дрейфа на признаковом пространстве моделей и их реализации в распределенном стеке.

18:45 — 19:30 -  Арсений Кравченко  — Senior ML Engineer

Тестирование в ML системах

Поговорим про ML Quality — как сделать так, чтобы ML система не разваливалась от одного неудачного коммита. Обсудим некоторые популярные проблемы ML систем и способы их предотвращения: как сугубо инженерные подходы к тестированию всей системы, так и тесты, применимые исключительно к ML моделям.

19:30 — 20:15 — Круглый стол "Место RnD в современном промышленном Data science".

Спикеры:

• Ермаков Петр — ML Brand director — Яндекс
• Радослав Нейчев — лектор по ML, руководитель магистратуры MSAI — МФТИ
• Валерий Бабушкин - Head of Data Science — Blockchain.com