ВТБ запустил новый сезон про Data Science в подкасте Деньги любят техно. Шесть выпусков уже доступны для прослушивания:
Выпуск 1. А/В-тестирование и Data Science: как и для чего совместить
Александр Сахнов, руководитель отдела мультивариативного анализа X5 Group и Артём Летин, руководитель подразделения разработки моделей для корпоративного сегмента клиентов ВТБ обсудили метод А/В-тестирования для оценки изменений в бизнесе. Где, кроме маркетинга, применяются A/B-тесты, на какие этапы делится этот процесс и когда начинается работа датасайентистов?
Выпуск 2. Сколько датасайентистов может заменить AutoML
О практической и философской стороне AutoML, изменениях в роли специалиста в Data Science, прошлом и будущем построения моделей и возможностях Искусственного интеллекта рассуждают профи — Денис Суржко, начальник управления перспективных алгоритмов машинного обучения ВТБ и Алексей Натёкин, основатель ODS.
Выпуск 3. MLOps: зачем вам всё это надо
Для чего сегодня применяется MLOps и в каких задачах без него не обойтись завтра? Помогает ли MLOps бизнесу развивать Data Science или, может быть, мешает? В чём заключается роль специалиста по ML, и как специализации будут дробиться в будущем? В конце-концов, кто всем этим должен заниматься, и где этому учат, обсуждаем с Юрием Каревым, руководителем управления процессов и стандартов моделирования и машинного обучения ВТБ, и Петром Ермаковым, ML Brand Director Яндекса.
Выпуск 4. Дата-сайентисты — современные предсказатели?
Экспериментальный выпуск, который поможет эффективнее бороться с категоричностью и с крайностями в суждениях. Такого ещё никто не делал, а мы попробовали. В новом выпуске постарались выяснить, является ли профессия дата-сайентиста одной из древнейших.
В дискуссии приняли участие специалисты из самых разных областей:
Бронислав Виногродский, китаевед, писатель, переводчик основополагающих китайских текстов; Константин Воронцов, доктор физико-математических наук, профессор РАН, МГУ и МФТИ; Дмитрий Доронин, социальный антрополог, этнограф, научный сотрудник РГГУ и РАНХиГС; Наталия Пузырникова, заместитель председателя правления, руководитель службы управления рисками Газпромбанка; Денис Суржко, начальник управления перспективных алгоритмов машинного обучения департамента анализа данных и моделирования ВТБ. Ведёт дискуссию Вадим Кулик, заместитель президента-председателя правления ВТБ.
Выпуск 5. Концепция Data Fusion: настоящее и будущее работы с данными
В России каждая четвертая компания использует технологии сбора и обработки больших данных, а в финансовой отрасли — почти каждая вторая компания. Обсуждаем тренды развития рынка данных: почему все чаще звучат идеи объединения данных из разных источников — естественно, безопасного и обезличенного. Нужно ли такое объединение данных бизнесу, и решения каких технологических задач оно потребует от дата-сайентистов.
В новом выпуске подкаста «Деньги любят техно» серии Data Science на эти темы потеоретизировали вице-президент, заместитель руководителя департамента анализа данных и моделирования ВТБ Сергей Голицын и директор по разработке RnD центра Big Data МТС Никита Зелинский.
Выпуск 6. Злонамеренные атаки и ошибки обучения
Чем больше мы доверяем ИИ, тем чаще слышим о его ошибках и уязвимостях. Пробуем разобраться, какие с этим связаны риски сейчас и какие появятся в будущем. Почему многое зависит от входных данных на этапе обучения нейросети. И как часто в жизни встречаются адверсальные атаки.
Дмитрий Берестнев, лидер стрима разработки моделей для партнеров и Платформы больших данных ВТБ, поговорил об этом с Григорием Кабатянским, д. ф.-м.н., вице-президентом по академическому сотрудничеству Сколтеха, и Иваном Фурсовым, специалистом в области разговорного искусственного интеллекта. Получилась одна из самых жарких дискуссий в специальной DS-серии нашего подкаста.
Слушайте новый сезон «Деньги любят техно» про Data Science на любой удобной для вас подкастерской площадке: Деньги любят техно – Podcast.ru.
