Ти не знаєш, що таке “dropout”: створення cutting-edge технологій на потоці [ru]
Відео доповіді
Презентація доповіді
Більшість базових технік у ML, зокрема dropout, 9 із 10 спеціалістів застосовують, не розуміючи, як вони працюють.
А створення проривних технологій вимагає глибокого розуміння основних принципів.
- Яка ML практика в Reface?
- Чому не у всіх виходить “думати та розуміти, що робиш”?
- Як поставити виробництво нових підходів на потік?
Олексій Чаплигін
Reface
- VP of Engineering у Reface.
- Відповідає за розвиток продукту і технології, імплементацію нових ML-функцій і відповідальне використання синтетичних медіа.
- Tech-professional з 10-річним досвідом, 6 років в ML.
- Олексій за освітою фізик. Почав самостійно вивчати машинне навчання та data science 5 років тому. До цього 6 років працював інженером-розробником. У 2013 переїхав у Нідерланди, де живе досі.
- Самостійно з нуля побудував відділ data science у компанії PVH Europe.
- У 2020-му опублікував власну розробку онлайн-примірочної на основі full-body-swap технології Beyond Belief.