Natural Language Processing [Дискусія]
Відео дискусії
У NLP дискусії братимуть участь одні з найкращих фахівців у світі: Thomas Wolf і Braden Hancock, команди яких безпосередньо беруть участь у створенні SOTA рішень для різних NLP-завдань, крім того HuggingFace Inc розробляє фреймворк, який зменшує поріг входу в NLP і дає можливість відносно просто застосовувати SOTA рішення в індустрії. Також в дискусії братимуть участь фахівці з найсильніших NLP команд з індустрії в Україні (YouScan і Grammarly), які мають досвід вирішення різних завдань усередині своїх продуктів.
На дискусії будуть обговорюватися останні SOTA моделі в мовному моделюванні, їх застосування для вирішення інших NLP-завдань; підходи до transfer learning; використання їх у продакшені; користь від multitask learning; особливості даних, якість розмітки та self-supervised підходи.
Голосуйте та пропонуйте ваші питання - https://app.sli.do/event/sqzeachm/live/questions
Модератор:
Вiталiй Радченко (Data Scientist @ YouScan)
Гості:
- Thomas Wolf(Lead the Science team @ HuggingFace Inc.)
- Braden Hancock (PhD in Computer Science from Stanford University)
- Максим Бевза (Research Scientist @ Grammarly)
- Co-founder and Chief Science Officer of Hugging Face. His team is on a mission to advance and democratize NLP for everyone
- Prior to Hugging Face, Thomas gained a Ph.D. in quantum physics, and later a law degree
- He worked as a European Patent Attorney for 5 years, assisting a portfolio of startups and big companies to build and defend their Intellectual Property assets
- Twitter, Github, Medium, Web page
- PhD in Computer Science from Stanford University, with prior work at Google, Facebook, and MIT.
- Researches machine learning systems, focusing on how to get supervision signal from a human into a model as quickly, easily, and efficiently as possible.
- Core developer of the Snorkel open-source project, recently featured on the Google AI blog.
- Data Scientist в Scorum AI
- Головний інтерес - NLP, де має багато досвіду у вирішенні різних завдань з нуля до деплою в продакшен. Зараз працює над рекомендаційними системами. Більше того, має досвід у Time Series, AutoML та класичних задачах
- Час від часу викладає курси з data science та допомагає в організації мітапів