Страница трека Reliable ML для Data Fest 3.0 полностью оформлена
На странице трека для каждого доклада добавлены:
- Видео доклада с хорошим звуком
- Презентация
- Видео обсуждения доклада
Список докладов:
1. П. Окунева. Causal Inference. Advanced методы моделирования.
2. Е. Кобылкин, И. Комаров, Г. Соснин. Эффективны ли вакцины?
3. Н. Тоганова. Что такое p-value? Достаточно ли одного показателя? Причем тут мощность и доверительные интервалы?
4. В. Сизов, А. Григорьева. От look-alike до uplift в моделях для жизненного цикла клиента.
5. Г. Чернов. Intro in structural learning and causal discovery.
6. И. Комаров, Г. Чернов, И. Горбань, Д. Колодезев, И. Голощапова. Круглый стол. Causal Inference in ML.
7. Д. Колодезев. Что нового в интерпретируемости ML-моделей.
8. В. Борисов. Сравнение алгоритмов интерпретации.
9. К. Быков, Д. Савенков, В. Борисов, Д. Колодезев, И. Голощапова. Круглый стол. Interpretable ML.
10. В. Бабушкин, А. Натекин, А. Бородин, Д. Колодезев, И. Голощапова. Круглый стол. ML System Design
На странице трека для каждого доклада добавлены:
- Видео доклада с хорошим звуком
- Презентация
- Видео обсуждения доклада
Список докладов:
1. П. Окунева. Causal Inference. Advanced методы моделирования.
2. Е. Кобылкин, И. Комаров, Г. Соснин. Эффективны ли вакцины?
3. Н. Тоганова. Что такое p-value? Достаточно ли одного показателя? Причем тут мощность и доверительные интервалы?
4. В. Сизов, А. Григорьева. От look-alike до uplift в моделях для жизненного цикла клиента.
5. Г. Чернов. Intro in structural learning and causal discovery.
6. И. Комаров, Г. Чернов, И. Горбань, Д. Колодезев, И. Голощапова. Круглый стол. Causal Inference in ML.
7. Д. Колодезев. Что нового в интерпретируемости ML-моделей.
8. В. Борисов. Сравнение алгоритмов интерпретации.
9. К. Быков, Д. Савенков, В. Борисов, Д. Колодезев, И. Голощапова. Круглый стол. Interpretable ML.
10. В. Бабушкин, А. Натекин, А. Бородин, Д. Колодезев, И. Голощапова. Круглый стол. ML System Design