ML beyond metrics: challenges of using ML systems in the real world [Дискусія]
За останні 2 десятиліття машинне навчання вчинило грандіозний прорив у всіх напрямках. Як результат, Google translate, автопілот, і Face ID стали невід'ємною частиною нашого життя.
У той же час залишається безліч сфер життя людини, де впровадження машинного навчання відбувається з набагато більшими зусиллями, і причина цього часто полягає не в неефективності існуючих ML алгоритмів.
Більшими перешкодами стають юридичні та морально-етичні питання, які виникають при передачі відповідальності за рішення від людини до машини, про що і піде мова в даній дискусії.
Дискусію буде проведено російською мовою.
Модератор:
Владислав Мац (Head of Research)
Експерти:
- Олександр Лазарєв (Head of Research)
- Олександр Онбиш (Head of ML Pipelines)
Олександр Лазарєв
Head of Research
- Head of Research
- Спеціалізується на: CV, Deep Learning/Machine Learning (objects classification, motion detection, segmentation, GANs etc.)
- Сфера інтересів: AI, відеоігри, музика, йога, настільний теніс
Олександр Онбиш
Head of ML Pipelines
- Head of ML Pipelines
- Основна сфера інтересів - розподілені системи з високим навантаженням. Має досвід у виробництві CV pipelines з обробкою відео потоків у режимі реального часу. Працював над розробкою систем виявлення руху, виявлення об'єктів, розпізнавання облич.
- Спеціалізується на CV / DL, system architecture, video streaming, performance optimizations.
- GitHub, LinkedIn
Владислав Мац
Head of Research
- Head of Research
- Чемпіон України та Фіналіст Чемпіонату Світу з програмування ACM ICPC 2019, фіналіст Google Hash Code 2017, 2020
- Закінчив ШАД Яндексу з направлення Великі Дані
- Інтереси: глибинне навчання, економіка, алгоритмічна торгівля, медицина