Contrôle de version des données et des modèles dans la rencontre Computer Vision

La communauté ML-REPA vous invite à une réunion ouverte sur la reproductibilité et la gestion des expériences en vision par ordinateur, qui aura lieu le 15 août au bureau de la Raiffeisenbank à Nagatino.

Au mitap, nous traiterons des fonctionnalités permettant d'assurer la reproductibilité des expériences en vision par ordinateur, l'automatisation des pipelines et le versioning des modèles. Où DVC ou MLFlow peuvent-ils être utiles? Et où est-il préférable d'écrire votre «vélo»? Jetez également un coup d'œil à l'implémentation de Catalyst et à son application.



Programme complet et description des rapports:

Vlad Grozin, Data Scientist chez JOOM

MLFlow pour la reproductibilité de l'expérience
Dans le rapport, je parlerai de MLFlow dans le cadre de la conduite d'expériences en CV. Je vais aborder ses différences philosophiques entre MLFlow et DVC, et savoir où cela vaut la peine d'utiliser l'un et où - l'autre.

Roman Tezikov, Middle Data Scientist chez Dbrain, Catalyst Library Developer

Wokrshop: Plongez dans Catalyst
Considérez un CV jouable en utilisant le framework Catalyst. Je vais vous dire comment cela fonctionne et quel genre de goodies il a.

Dmitry Nikulin, ingénieur de recherche, Samsung AI Center Moscow

Gestion des expériences en recherche: étude de cas
Il y a quelques jours, nous avons publié un article à l'intersection de CV et RL. Je vais vous parler de l'infrastructure écrite pour cela, comment nous avons mis en place les expériences et quels vélos nous avons dû inventer.

Nous ouvrons les portes aux invités à 18h30, le début de la réunion à 19h00
La participation à l'événement est gratuite, mais sur inscription préalable