Секция Reliable ML на Data Fest Online 2023
Call for Papers
Друзья, рады сообщить вам, что крупнейшая русскоязычная конференция по Data Science - Data Fest от сообщества Open Data Science состоится и в 2023 г. (в конце мая).
И на ней снова будет секция от Reliable ML. Ждем ваших заявок на доклады: пишите напрямую мне или Диме.
Про секцию
Концепция Reliable ML – это о том, что делать, чтобы результат работы data команд был, во-первых, применим в бизнес-процессах компании-заказчика, а, во-вторых, приносил этой компании пользу.
Для этого нужно уметь:
- правильно собрать портфель проектов (#business)
- продумать дизайн системы каждого проекта (#ml_system_design)
- преодолеть разные трудности при разработке прототипа (#tech #causal_inference #metrics)
- объяснить бизнесу, что ваш MVP заслуживает пилота (#interpretable_ml)
- провести пилот (#causal_inference #ab_testing)
- внедрить ваше решение в бизнес-процессы (#tech #mlops #business)
- настроить мониторинг решения в проде (#tech #mlops)
Если вам есть, что сказать по темам выше, пишите! Если сомневаетесь, все-равно пишите. Много крутейших докладов предыдущих треков Reliable ML появились в результате дискуссии и совместной работы над темой.
Если вы не готовы делать доклад, но послушать интересного хочется, то вы всё ещё можете помочь! Сделать репост в релевантное сообщество/переслать другу = поучаствовать в создании хорошего контента.
Регистрация и полная инфо про Data Fest 2023 тут.
Ваш @Reliable ML
Call for Papers
Друзья, рады сообщить вам, что крупнейшая русскоязычная конференция по Data Science - Data Fest от сообщества Open Data Science состоится и в 2023 г. (в конце мая).
И на ней снова будет секция от Reliable ML. Ждем ваших заявок на доклады: пишите напрямую мне или Диме.
Про секцию
Концепция Reliable ML – это о том, что делать, чтобы результат работы data команд был, во-первых, применим в бизнес-процессах компании-заказчика, а, во-вторых, приносил этой компании пользу.
Для этого нужно уметь:
- правильно собрать портфель проектов (#business)
- продумать дизайн системы каждого проекта (#ml_system_design)
- преодолеть разные трудности при разработке прототипа (#tech #causal_inference #metrics)
- объяснить бизнесу, что ваш MVP заслуживает пилота (#interpretable_ml)
- провести пилот (#causal_inference #ab_testing)
- внедрить ваше решение в бизнес-процессы (#tech #mlops #business)
- настроить мониторинг решения в проде (#tech #mlops)
Если вам есть, что сказать по темам выше, пишите! Если сомневаетесь, все-равно пишите. Много крутейших докладов предыдущих треков Reliable ML появились в результате дискуссии и совместной работы над темой.
Если вы не готовы делать доклад, но послушать интересного хочется, то вы всё ещё можете помочь! Сделать репост в релевантное сообщество/переслать другу = поучаствовать в создании хорошего контента.
Регистрация и полная инфо про Data Fest 2023 тут.
Ваш @Reliable ML