哈Ha！ 我叫格里高里·库佐夫尼科夫。 我在FunCorp担任高级后端工程师。 我最近开始机器学习。 没有人直接问，必须搜索Internet上的所有内容。 因此，我想去参加某种专门的会议，并听听一般如何在战斗中使用机器学习。 我一下子没发现什么特别的东西，但是
GOTO Berlin上有很多机器学习主题，所以我决定去参观它。 在凯特这个会议的简短回顾和很多照片
关于会议
GOTO举办的第一年不仅在柏林举行。 例如，下一届将于今年11月在哥本哈根举行。 这次会议没有任何狭窄的方向：在这里您可以收听有关服务器和移动开发的报告，以及有关自我激励的奇怪但很流行的演讲。
会议在柏林市中心亚历山大广场的一幢现代两层建筑中举行。 总共有3个小观众和1个大礼堂。 入口前设有美丽的品牌标志。
组织机构
参与者的注册非常迅速，没有排队。 他们立即提出了一个带有徽标的背包，并建议在徽章上贴上技术徽章，我想与其他听众或演讲者谈谈。 在二楼和二楼的大厅中，有会议赞助商的展台：Amazon Web Services，eBay Tech等。这里提供了标准的促销工具包：钢笔，贴纸，袜子和T恤。 在许多展台上，可以为笔记本电脑的相机搭一个小窗帘。 此外，您可以注册并赢得一些奖品。 播放了耳机，乐高玩具和Google Home扬声器。 的确，抽奖是在星期五举行的，我一直待到星期四，所以我从来没有发现我是否赢过。
GOTO在Google Play和AppStore上都有自己的应用程序，其中包含所有表演的时间表。 通过它，您可以向演讲者提问（演讲后阅读），在那里您可以留下有关报告的评论。 几乎不问听众的问题。
现场总是有食物：一些小点心，冰淇淋，各种糖果，饮料。 您可以随时吃点东西。 午餐提供全餐，例如米饭，肉和沙拉。
总体印象
在俄罗斯，除了在Highload上，我什么都没去。 我认为，高负载当然更大，并且程序比级别更高。 Ontiko的孩子们-敬重！
报告书
我参加了会议以获取实用知识，但是不幸的是，我实际上并没有获得（
我设法找到的
最有用和最有趣的知识，我将在下一段中描述论文 ）。 大部分有关机器学习的报告都相当简单（基本水平和稍高一些），学生也不是专家。 当演讲者在谈论Java聊天机器人时问到举手在生产中使用机器学习的人时，只有我和另一个人举手。
但是，柏林柏林洪堡大学的计算机科学教授发表了一份非常复杂的报告，其中包含许多图形和图表。 他谈到了使用机器学习自动生成测试的问题，还谈到了反问题-满足测试要求的自动生成代码。
OLX Group技术总监Olaf Zschiedrich做了一个有趣的演讲，题目是“
从大数据混乱到以数据为创新推动力” 。 他谈到了如何在OLX中收集数据以及如何授予对其访问权限以供以后在ML中使用。
来自各种来源的数据流入一个公用存储，然后不仅仅授予对它的访问权限，并且根据当前任务，使用从各种来源获得的具有不同详细程度的数据来收集特殊存储库。 这样做是为了确保安全以及遵守各种欧洲法律。
我认为，最有用的报告是Christoph Windheuser的《
人工智能重装 -AI
应用在行业中的应用 》报告。 据我了解，他的公司作为承包商进行了大量的应用ML开发。 在报告中，他展示了其用于ML应用程序开发和部署的方法的几个示例。
有趣的是，模型开发和应用程序本身涉及不同的人，因此使模型适合实际应用程序并不是最琐碎的任务。 同样令人好奇的是，为了测试完成的ML应用程序，他们向他提供了与训练中使用的相同的验证数据集。 如果应用程序正确处理了所需百分比的任务，则认为它已通过测试。
关于ML的5个有趣事实：
- 对于Java中的ML，您应该使用Deeplearning4j，但它不如TensorFlow强大。
- Google有一些有趣的工具：Cloud Dataflow，BigQuery，Cloud AutoML，您可以使用它们进行ML实验。
- LoRa技术是一种用于物联网的远程无线电协议。 还有物联网（thethingsnetwork.org）的提供商，该提供商结合了LoRa接入点，并允许您为设备使用现成的基础架构。
- 打算在ML中使用的数据需要集中收集和存储。 值得提前考虑如何提取这些数据。
- 要测试ML应用程序，您只需向其提供一个验证集。
关于网络
在我看来，外国会议应该很好，因为您可以与很少来俄罗斯的大型国际公司的开发人员进行亲自交流和交流经验。 但是在GOTO上，某些一流的网络无法正常工作，包括因为组织者本身没有对此给予应有的重视。 因此，可以只在展台交流，并通过应用程序甚至通过麦克风向记者询问感兴趣的问题。 顺便说一句，我为此感到紧张，因为我在全体观众面前说英语并不常见。
总结
通常，如果您想大致了解某些技术，这些报告也不错。 如果您需要详细信息，还可以找到一些东西，但数量不尽人意。
