- PVSM.RU - https://www.pvsm.ru -
Привет! Меня зовут Григорий Кузовников. Я работаю Senior Backend Engineer в компании FunCorp. Недавно я начал заниматься машинным обучением. Спросить что-то напрямую не у кого, приходится всё искать в интернете. Поэтому хотелось сходить на какую-нибудь профильную конференцию и послушать, как вообще использовать машинное обучение в бою. Сразу ничего профильного я не нашёл, однако на GOTO Berlin [1] было много тем по машинному обучению, поэтому и решил посетить именно её. Под катом небольшой обзор этой конференции и много фотографий
GOTO проводится не первый год и не только в Берлине. Следующая, например, состоится в ноябре этого год в Копенгагене. Какого-то узкого направления у конференции нет: здесь можно послушать доклады и про серверную, и про мобильную разработку, а также странные, но популярные сейчас выступления про самомотивацию.
Конференция проводилась в самом центре Берлина, на Александерплац, в современном двухэтажном здании. Всего в нём три небольшие аудитории и один большой зал. Перед входом были установлены красивые брендированные флаги.
Регистрация участников проходила без очередей и очень быстро. Тут же подарили рюкзак с логотипом и предложили наклеить на бейдж значки технологий, о которых я бы хотел с поговорить с другими слушателями или докладчиками. В холлах на первом и втором этажах были стенды спонсоров конференции: Amazon Web Services, eBay Tech и др. Тут предлагались стандартные промокомплекты: ручки, наклейки, носки и футболки. На многих стендах можно было взять маленькую шторку для камеры ноутбука. Кроме того, можно было зарегистрироваться и выиграть какой-нибудь приз. Разыгрывались наушники, комплекты Lego и колонка Google Home. Правда, розыгрыш призов проводился в пятницу, а я пробыл там до четверга, поэтому так и не узнал, выиграл я или нет.
У GOTO есть собственное приложение в Google Play и AppStore с расписанием всех выступлений. Через него же можно задавать вопросы спикерам (их зачитывают после выступления), там же можно оставить отзыв о докладе. Вопросы из зала практически не задают.
Еда на площадке есть всегда: какие-то маленькие закуски, мороженое, всякие сладости, напитки. В любой момент можно взять и перекусить. В обед подают полноценные блюда, например, рис с мясом и салат.
В России, кроме как на Highload, я нигде не был. На мой взгляд, Highload, конечно, масштабнее, а программа выше уровнем. Ребятам из «Онтико» — респект!
Я шёл на конференцию за практическими знаниями, которых, к сожалению, фактически не смог получить (самое полезное и интересное, что удалось узнать, опишу тезисно в следующем пункте). Большинство докладов по машинному обучению оказались довольно простыми (базовый уровень и чуть выше), слушатели тоже не эксперты. Когда на докладе про чат-бота на Java докладчик попросил поднять руки тех, кто использует машинное обучение в продакшене, подняли руки только я и ещё один человек.
Однако, был один очень сложный доклад с большим количеством графиков и диаграмм от профессора по Computer Science из Берлинского университета имени Гумбольдта. Он рассказывал про автогенерацию тестов с помощью машинного обучения, а также про обратную задачу — автогенерацию кода, который удовлетворяет тестам.
Интересный доклад был у Олафа Цшидриха (Olaf Zschiedrich), технического директора OLX Group, который назывался From big data mess to data as innovation enabler. Он рассказал о том, как в OLX собираются данные и как к ним выдаётся доступ для последующего использования в ML.
Данные из различных источников стекаются в одно общее хранилище, а затем к нему не просто предоставляется доступ, а в зависимости от текущей задачи собираются специальные репозитарии с данными, полученными из различных источников с различной степенью подробности. Это сделано в целях обеспечения безопасности, а также соблюдения всевозможных европейских законов.
Самый полезный доклад, на мой взгляд, — это доклад Кристофа Виндхойзера (Christoph Windheuser) Artificial Intelligence Reloaded — AI Applications in the Industry. Насколько я понял, его компания делает множество прикладных ML-разработок в качестве подрядчика. В докладе он на нескольких примерах показал их подход к разработке и деплою ML-приложений.
Интересно, что разработкой моделей и самого приложения у них занимаются разные люди, поэтому адаптация модели для реального приложения — не самая тривиальная задача. Также любопытно, что для тестирования готового ML-приложения они скармливают ему тот же Validation Set данных, что используется при обучении. Если приложение обработало положенный процент задач правильно, считается, что оно проходит тесты.
Как мне казалось, зарубежные конференции должны быть хороши тем, что на них можно лично пообщаться и обменяться опытом с разработчиками из крупных международных компаний, которые редко приезжают в Россию. Но на GOTO какого-то классного нетворка не получилось, в том числе и потому, что сами организаторы не уделили этому должного внимания. Поэтому пообщаться удалось только на стендах и задать интересующие вопросы докладчикам через приложения, а один раз даже в микрофон. Кстати, понервничал из-за этого, так как мне непривычно говорить на английском перед полной аудиторией.
В целом доклады неплохие, если вы хотите в общих чертах узнать о каких-то технологиях. Если же нужны подробности — тоже можно что-то найти, но не так много, как хотелось бы.
Автор: Григорий Кузовников
Источник [2]
Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru
Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/java/298556
Ссылки в тексте:
[1] GOTO Berlin: https://gotober.com
[2] Источник: https://habr.com/post/429180/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=429180
Нажмите здесь для печати.