पहला सम्मेलन दूसरे से अलग कैसे है? पहले तैयार करते समय, न तो "पहले की तरह" करने का अवसर होता है, न ही दर्शकों की प्रतिक्रिया, और आयोजकों को बोल्ड प्रदर्शन करना पड़ता है। इसका मतलब यह नहीं है कि यह बुरी तरह से बदल जाएगा। लेकिन इसका मतलब यह है कि पहली बार के बाद निश्चित रूप से नए विचार दिखाई देंगे जो दूसरे में मदद करेंगे।
पिछले साल, हमने पहली बार स्मार्टडाटा सम्मेलन आयोजित किया, और अब समय आ गया है "दूसरी बार": हम
स्मार्टडाटा 2018 की घोषणा कर रहे हैं, जो
सेंट पीटर्सबर्ग में 15 अक्टूबर को आयोजित किया जाएगा।
सम्मेलन से क्या उम्मीद करें? उसके पास कौन जाए? पिछले साल की तुलना में क्या बदल गया है? हम कटौती के तहत सब कुछ के बारे में बात करते हैं।
मुख्य बात है
सम्मेलन का प्रारूप कार्यक्रम समिति के लिए जाना जाता है - जो लोग रिपोर्ट का चयन करते हैं और उन्हें बेहतर बनाने में मदद करते हैं। इसलिए, हमने पीसी के प्रतिभागियों से पूछताछ की और उनके प्रत्यक्ष भाषण के साथ इस पाठ को पूरक बनाया।
रोमन p0b0rchy Poborchiy , जिन्होंने पहली स्मार्टडाटा की तैयारी के दौरान, हमें
एक साक्षात्कार दिया था, फिर से सबसे अधिक बातूनी था।
नए स्मार्टडाटा का पहला ध्यान देने योग्य अंतर यह है कि
साइट तुरंत "किसके लिए यह सम्मेलन है" का पता चलता है: डेटा वैज्ञानिक, डेटा इंजीनियर, डेटा आर्किटेक्ट और सांख्यिकीविद। एक साल पहले, यह सिर्फ "डेटा कॉन्फ्रेंस" था। विशिष्ट भूमिकाओं को जोड़ने के पीछे क्या है?
रोमन: “पिछली बार हमें दर्शकों से बहुत प्रतिक्रिया मिली, जो स्पष्ट नहीं है कि यह सम्मेलन किसके लिए है: एक डेटा इंजीनियर के लिए या एक डेटा वैज्ञानिक के लिए? कार्यक्रम में इन दोनों क्षेत्रों में रिपोर्ट थी, लेकिन यह लोगों के लिए स्पष्ट नहीं था।
अब हम स्पष्ट रूप से इंगित करना चाहते हैं कि घटना दोनों के लिए है। और हम सिर्फ इस तरह से करने की कोशिश कर रहे हैं: ताकि स्मार्टडाटा के ढांचे के भीतर हम एक इंजीनियर के लिए एक पूर्ण सम्मेलन और एक वैज्ञानिक के लिए पूर्ण सम्मेलन दोनों प्राप्त कर सकें। ताकि प्रत्येक समय स्लॉट में उनमें से किसी के पास कुछ सुनने के लिए हो। "
दूसरी चीज़ जो साइट पर नज़र डाल सकती है: अगर एक साल पहले, स्मार्टडाटा नाम के तहत एक उपशीर्षक था "बड़े और स्मार्ट डेटा के बारे में", अब इसे शिलालेख द्वारा बदल दिया गया है "मशीन सीखने, विश्लेषण और डेटा प्रोसेसिंग की दुनिया में डूबे लोगों के लिए सम्मेलन"। इसके पीछे क्या है?
तान्या डेन्शुक (कार्यक्रम समन्वयक): "पहली बार, हमारे पास पोजिशनिंग में अनिश्चितता थी, और विवरण में एक प्रचार वाक्यांश" बड़ा डेटा "था जो" यादृच्छिक "लोगों को आकर्षित कर सकता था। लेकिन सम्मेलन बिल्कुल प्रचार के बारे में नहीं है, इसे डेटा के साथ काम करने की दुनिया में विसर्जन की आवश्यकता है। इसलिए, अब हमने इस वाक्यांश को हटा दिया है, और आम तौर पर स्थिति को बदल दिया है ताकि तकनीक के जानकार लोग आएं। "
आप अन्य किन बदलावों की उम्मीद कर सकते हैं?
रोमन: “पहली बार, पिछली बार सभी रिपोर्टें रूसी भाषी थीं, और अब हम प्रसिद्ध विदेशी वक्ताओं को लाना चाहते हैं। यदि संभव हो, तो भी जो रूस में अक्सर नहीं होते हैं। यहां कुछ भी वादा करना जल्दबाजी होगी, लेकिन इस पर काम चल रहा है।
और दूसरी बात, हम चाहते हैं कि सम्मेलन में केवल रिपोर्ट ही नहीं, बल्कि डेटा प्रोसेसिंग से संबंधित कुछ अन्य रोचक "जादू" भी हों। शायद इंटरेक्टिव चीजों के रूप में जो ब्रेक के दौरान पक सकते हैं। और शायद चर्चाओं के रूप में, जहां प्रतिभागी उन्हें रुचि के विषय घोषित करने में सक्षम होंगे। ”
बारीकियों
चूंकि सम्मेलन अभी कुछ महीने दूर है, इसलिए अधिकांश वक्ता और रिपोर्ट बिंदु के करीब हो जाएंगे। लेकिन अब हम उदाहरण दे सकते हैं जिससे आप कार्यक्रम के बारे में कुछ जान सकते हैं:
पाठ विश्लेषण एक महत्वाकांक्षी और महत्वपूर्ण क्षेत्र है: यह स्पष्ट है कि मानव जाति ने अभी तक बहुत कुछ हासिल नहीं किया है, लेकिन प्रगति चल रही है, और इसकी उपलब्धियों से मानव जाति को बहुत लाभ मिल सकता है। यह सब एक वैज्ञानिक दृष्टिकोण से और एक लागू एक से दोनों दिलचस्प है।
इस तरह के विषयों को उपयुक्त कैलिबर के स्पीकर की आवश्यकता होती है, और यह स्मार्टडाटा पर होगा।
Konstantin Vorontsov मशीन सीखने से संबंधित सबसे प्रसिद्ध रूसी विशेषज्ञों में से एक है। इसके अलावा, वह दोनों तरफ से एक साथ "अकादमिक" और "औद्योगिक" तस्वीर देखता है: कोन्स्टेंटिन एक साथ रूसी विज्ञान अकादमी के कम्प्यूटिंग केंद्र में एक वरिष्ठ शोधकर्ता और यैंडेक्स के एक विशेषज्ञ हैं।
दूसरों की तुलना में चेहरे की पहचान के बारे में कौन जान सकता है? जिस पर यूजर्स रोजाना लाखों फोटो अपलोड करते हैं।
अलेक्जेंडर टोबोल , जो
ओडनोक्लास्निकिकी में काम करते हैं, अब बड़े पैमाने पर और उच्च भार पर भी चेहरे की पहचान को प्रभावी ढंग से महसूस करने का तरीका जानते हैं। और स्मार्टडाटा में दूसरों के साथ ज्ञान साझा किया जाएगा: क्या उपयोग करना है, कैसे अनुकूलन करना है, कब पीछे हटना है।
जो लोग पिछले स्मार्टडाटा में थे, उन्हें
इवान यमशिकोव का प्रतिनिधित्व करने की आवश्यकता नहीं है: उनकी प्रस्तुति
"क्यों हमने न्यूरल नेटवर्क को कर्ट कोबेन की शैली में कविताएं लिखना सिखाया?" दर्शकों की रेटिंग में सबसे ऊपर। और जो लोग वहां नहीं थे, हम जोड़ते हैं कि इवान मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट में काम करता है, और वह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सिद्धांतों में रुचि रखता है, जो यह समझने में मदद कर सकता है कि हमारा मस्तिष्क कैसे काम करता है।
अब वह एक पूरी तरह से अलग रिपोर्ट बनाएगा, और यहां बताया गया है कि इवान ने खुद इसका वर्णन कैसे किया: "हम इस बारे में बात करेंगे कि उद्यम की कठोर दुनिया में मशीन सीखने का उपयोग बी 2 सी से कैसे अलग है, हम यह पता लगाएंगे कि क्या डेटा की कमी की स्थिति में एआई समाधान बनाना संभव है, और सबसे अच्छी चर्चा करें ABBYY उत्पाद उदाहरणों का उपयोग करके "मुकाबला" स्थितियों में मशीन सीखने का उपयोग करने का अभ्यास। "
Apple प्रस्तुति में Yandex लोगो कैसे दिखाई दे सकता है? कैटबॉस्ट ग्रैडिएंट बूस्ट लाइब्रेरी के लिए धन्यवाद: जब डब्ल्यूडब्ल्यूडीसी 2018 कीनोट पर मशीन सीखना शुरू हुआ, तो इसका नाम टेनसॉरलो और कैफ जैसे दिग्गजों के साथ एक स्लाइड में गिर गया।
पिछले साल, कैटबॉस्ट टीम से
अन्ना वेरोनिका डोरोगुश ने पहले ही स्मार्टडाटा पर परियोजना के बारे में
बात की थी , और फिर रिपोर्ट के बाद वह सीधे सवालों से घिरी हुई थी। तब से, लाइब्रेरी में गिटहब
पर नई विशेषताएं और नए सितारे दोनों हैं - जाहिर है, यह फिर से बहुत उपयोगी होगा, वक्ताओं के लिए, स्मार्टडाटा वक्ताओं के लिए विशेष चर्चा क्षेत्र हैं।
और हम इस तथ्य पर भी आपका ध्यान आकर्षित करते हैं कि अब
रिपोर्टों का
स्वागत जोरों पर है। इसलिए यदि आप डेटा के साथ काम कर रहे हैं और आपके पास साझा करने के लिए कुछ है, तो इसे न रखें और संपर्क करें!
कौन हैं जज?
इस साल, स्मार्टडाटा की कार्यक्रम समिति में कई नए चेहरे हैं। और चूंकि ये लोग कार्यक्रम से क्या उम्मीद करते हैं, इस पर निर्भर करता है, यह समझने के लिए समझ में आता है कि वे स्वयं डेटा प्रोसेसिंग कार्यों को किस तरफ देखते हैं। हमने पीसी में भाग लेने वालों से संक्षेप में हमें अपने बारे में बताने के लिए कहा।
एंटोन ज़्लोडीबाल माल्टसेव : “मैं 10 वर्षों से कंप्यूटर विज़न कर रहा हूँ। हम (फ़िज़टेख से दो या तीन सहपाठी) या तो अपने स्वयं के मैटमॉडल, मॉड्यूल को ऑर्डर करने के लिए कार्य करते हैं, जिसे हम तब बेचते हैं और लागू करते हैं। एक स्टार्टअप और कस्टम विकास के बीच कुछ। 10 वर्षों के लिए, हमारे समाधानों को पहले से ही लागू किया गया है, जहां। सबसे पहले, यह कंप्यूटर विज़न से जुड़ी एक अलग बायोमेट्री है: आइरिस की पहचान, हाथों की नसें, थोड़ी चेहरे की पहचान। अलमारियों, कार नंबरों, गाड़ियों पर माल की मान्यता के साथ समाधान भी हैं। ”
अलेक्जेंडर स्टर्लिगोव : “मैं
यैंडेक्स में काम करता था, मैं बादल प्रबंधन में लगा हुआ था। यह इस अर्थ में डेटा के कारण है कि बादल बड़ी संख्या में सर्वर हैं, वे टूट जाते हैं, खराबी होती है, आपको प्रत्येक सर्वर पर अपना सॉफ़्टवेयर तैनात करने की आवश्यकता होती है, और यह सब वैसे भी डेटा पर निर्भर करता है। अब मैं जूम परियोजना में काम करता हूं और पूरे विश्लेषणात्मक मंच और बुनियादी ढांचे के लिए जिम्मेदार हूं: डेटा संग्रह, डेटा संग्रह, प्रसंस्करण। मैं विश्लेषकों और डेटा वैज्ञानिकों के काम के लिए उपकरण प्रदान करता हूं। ”
एलेक्सी तिखोनोव : "मैं यैंडेक्स में काम करता हूं: पांच साल से मैं खोज विश्लेषिकी में था, अब डिजाइन एनालिटिक्स में। इसके अलावा, वह Yandex.Autopoet और "Neural Defence" और Neurona की भावना में शिल्प जैसी परियोजनाओं से जुड़े हैं।
पावेल प्लॉटनिकोव: "मैं व्रीके में काम करता हूं, मैंने एनालिटिक्स विभाग में ऑटोमेशन इंजीनियर के रूप में शुरुआत की, फिर मैं डेटा इंजीनियर बन गया। मैंने स्पार्क को गले लगाने में बहुत समय बिताया, फिर हमने स्पार्क कार्यों की योजना बनाने के लिए मेसोस क्लस्टर बनाने की कोशिश की, उनके लिए संसाधनों का आवंटन किया। और उसी समय उन्होंने लॉन्च सेवाओं की मदद करने के लिए एक मंच बनाया (जैसे कुबेरनेट्स, तब यह इतना लोकप्रिय नहीं था)। अब मुझे एनालिटिक्स ऑप्स कहा जाता है, क्योंकि डेटा इंजीनियरों को कई उपखंडों में विभाजित किया जाता है, और अब मैं बुनियादी ढांचे और उपकरणों में अधिक शामिल हूं। "
निकिता पोवरोव : “मैं जेटब्रेन में आईडीई में मशीन लर्निंग (जहां यह समझ में आता है) के साथ
उत्तराधिकारियों को बदलने की कोशिश कर रहा है। "इससे पहले, मैं ए / बी प्रयोगों में यांडेक्स मैट्रिक्स में लगा हुआ था, आम तौर पर ए / बी प्रयोगों, और अब मैं कभी-कभी इस विषय पर कुछ बाहरी कंपनियों को सलाह देता हूं।"
रोमन पॉबोरची : “मैंने भी
यैंडेक्स में कई वर्षों तक काम किया, हर समय मैं ऐसे लोगों के साथ था, जो डेटा से जुड़ी हर तरह की दिलचस्प बातें करते थे, और मैं खुद इसमें शामिल था। और यह भी मुझे लगता है कि मैंने फर्स्ट से वर्तमान को अलग करने के लिए पहली सन्निकटन के रूप में सीखा था, और मैं एक सम्मेलन आयोजित करना चाहता हूं जहां केवल वर्तमान ही होगा, बिना प्रचार के, उन लोगों के लिए जो वास्तव में कुछ कर रहे हैं। पहली बार यह आंशिक रूप से सफल था, लेकिन अब मैं इसे पूरी तरह से करना चाहता हूं। ”
और
विटाली खुदाबख्शोव अनचाहे बने रहे, लेकिन आप पहले से ही उन्हें
हाबपोस्ट और
रिपोर्ट से जान सकते हैं कि रिश्ते में होने की संभावना किसी व्यक्ति के नाम पर कैसे निर्भर करती है। यह पोस्ट ओडनोक्लास्निकिकी में विटाली के काम के लिए एक रिपोर्ट के साथ आई थी, और अब उनके पास एक नई मुख्य गतिविधि है: वह जेटब्रेन में डेटा साइंस टूल के विकास में लगी हुई है।
टिकट
पिछले वर्ष की तुलना में टिकटों के साथ भी बदलाव हैं।
यहां वही है जो अपरिवर्तित रहता है: जैसे-जैसे सम्मेलन नजदीक आता है, उनकी कीमत बढ़ जाती है, इसलिए यह संभव के रूप में जल्दी खरीदने के लिए समझ में आता है (निकटतम मूल्य वृद्धि पहले से ही 1 जुलाई है)।
लेकिन क्या बदल रहा है: अब सभी के लिए एक ही कीमत के बजाय, कई विकल्प दिखाई दिए हैं। प्रतिभागियों के लिए जो एक बड़ी कंपनी में काम करते हैं और अपने खर्च पर सम्मेलन में जाते हैं, सामान्य तौर पर, सब कुछ अभी भी है। एक छोटे व्यवसाय के लिए, जिसमें टिकट की कीमतों के लिए कीनरेंस है, एक छूट अब दिखाई दी है। और उन लोगों के लिए जो "अपने दम पर" जाते हैं, छूट और भी अधिक है।
टिकट पहले से ही
साइट पर बिक्री
पर हैं । और कार्यक्रम में सभी पुनःपूर्ति भी वहां दिखाई देंगे। इसलिए, यदि आपने पहले ही सम्मेलन में जाने का फैसला किया है, तो अभी लिंक का पालन करें, और यदि आपको इसके लिए अधिक डेटा की आवश्यकता है, तो इसे भविष्य में खोलें।
स्मार्टडाटा में मिलते हैं!
