Pavel Snurnitsyn

Семинар не только про ML

▫️ 25 декабря (среда), 17:00 МСК
▫️ Подключение→

Выступают: Максим Гончаров, Павел Снурницын (GlowByte Advanced Analytics)

Тема: Not only ML или Почему в эру ИИ не стоит забывать о классических методах мат. моделирования

Аннотация
На заключительном в этом году семинаре поговорим не только про ML) Подведём итоги не только этого года но и вообще последних лет существования сообщества NoML и нашей команды в GlowByte AA.
▫️ Разберём таксономию современных прикладных аналитических методов, включая прогнозную, описательную и предписательную аналитику. Обсудим, где место последним нашумевшим технологиям, таким как LLM и GenAI, в этой структуре.
▫️ Рассмотрим также применение методов имитационного моделирования, дизайна экспериментов, обучения с подкреплением, динамического программирования и причинно-следственного анализа для решения сложных бизнес-задач.
▫️ Пройдемся по практическим кейсам применения прогнозных, оптимизационных и имитационных моделей для решения бизнес-задач в различных отраслях, таких как производство, логистика, ритейл, финансовый сектор и др. Обсудим, как совместное использование разнообразных методов и подходов помогает получать результаты принципиально другого характера.
▫️ Обсудим текущий ландшафт технологий для оптимизации и исследования операций, включая вызовы, связанные с импортозамещением. В заключение поговорим про системный дизайн, модельный риск и вопросы доверенного ИИ.

Уровень сложности: начинающий, семинар носит обзорный (а может быть даже и программный характер) и ориентирован на слушателей имеющих практический опыт работы в проектах на стыке анализа данных, мат. оптимизации и исследования операций.

Ключевые слова: прогнозная, описательная и предписательная аналитика, математическая оптимизация, имитационное моделирование, исследование операций, причинно-следственный анализ, модельный риск, доверенный ИИ.

Семинар про Influence Maximization

▫️ 18 декабря (среда), 17:00 МСК
▫️ Подключение→

Выступает: Александр Гавриков, Senior Researcher R&D центра Т-Банка

Тема: Задача Influence Maximization: открытые проблемы, тренды, перспективы исследований

Аннотация
Задача Influence Maximization занимает ключевое место в сфере анализа социальных сетей и мессенджеров, где основная цель заключается в определении узлов, способных максимально эффективно распространять информацию среди пользователей. В докладе рассматриваются современные исследования и разработки алгоритмов, освещаются текущие тренды и методы решения, их достоинства, недостатки и ограничения. Презентация включает в себя как теоретические обзоры, так и практические примеры применения данных методов в различных индустриях, что делает её актуальной для специалистов в областях дискретной математики и Computer Science.

Уровень сложности: продвинутый, для понимания доклада требуются базовые знания дискретной математики, теории вероятностей, теории графов и временной сложности алгоритмов

Ключевые слова: Influence Maximization, Influence propagation models, Independent cascade, Linear Threshold, CELF, TIM+, IMM, CoFIM, Community-based models

NoML Recap — доклады экспертов круглого стола

Почти все эксперты завтрашней встречи выступали у нас ранее (а кто-то даже не один раз), напомним некоторые доклады:

▫️ Семён Косяченко, Решение задачи балансов на графе и поиск ошибок измерителей с помощью нейросетей, 2024. YouTube | Дзен | RuTube (~1 час 5 минут).

▫️ Василий Замолотов, Эффективное планирование шихтования и оптимизация логистики, 2023. YouTube | Дзен | RuTube (~1 час 5 минут).

▫️ Алексейс Ложкинс, Искусство математического моделирования, 2024. YouTube | Дзен | RuTube (~1 час 30 минут).

▫️ Алексей Тарасов, Алгоритм огранки бриллиантов на основе методов нелинейной оптимизации, 2024. YouTube | Дзен | RuTube (~1 час 20 минут).

▫️ Максим Гончаров, Введение в прикладную математическую оптимизацию, 2023. YouTube | Дзен | RuTube (~1 час 35 минут).

Приходите завтра на нашу встречу сообщества, познакомимся в офлайне.