? Зарешка на Data Dojo

Мы уже звали вас на ML-тренировку в Петербурге 14 августа. Сейчас расскажем подробности о митапе!

Радослав Нейчев из Лаборатории машинного интеллекта Яндекса устроит зарешку для разогрева перед докладами. На ней участники разберут несколько задач с ML-соревнований и узнают, как использовать большие языковые модели, чтобы получить ответы на сложные вопросы.

Обсудим, как:

⚪️ Бороться с галлюцинациями LLM
⚪️ Обращаться с открытыми текстовыми данными
⚪️ Использовать результаты работы модели

А ещё мы проведём ликбез по LLM для тех, кто пока ещё не сталкивался с ними вплотную.

Главное — захватите с собой ноутбук!

? Форма регистрации и подробности лежат здесь. Оставить заявку на Data Dojo можно до 12 августа.

Подписывайтесь:
? @Yandex4ML
? @YandexforML

? Яндекс на конференции Data Fest!

Это мероприятие крутых ребят из ODS — самого крупного независимого сообщества ML- и DS-специалистов в России. Мы тоже там будем: покажем, как используем и развиваем нейросетевые технологии в своих сервисах. А ещё мы пригласим сильных ML-экспертов к себе в гости!

? Конференция начнётся 24 мая с препати от Яндекса

На открытии мы устраиваем вечеринку, где вас ждут холиварные дебаты на вечные темы в ML и бир-понг. А ещё, конечно, напитки, закуски, игры, танцы под диджей-сеты и караоке. Всё для веселья и нетворкинга — а что ещё нужно в первый день большой конференции?

? И завершится 2 июня офлайн-днём в офисе Яндекса

Это полноценный день конференции, который пройдёт у нас. Будет много крутых докладов, экскурсия по нашему офису, гонка роботов, возможность напечатать свой Шедевр и много других классных активностей!

ℹ️ Подробную информацию о Data Fest, нашем треке и наших активностях можете найти на сайте. И не откладывайте регистрацию, ведь места могут закончиться в любой момент!

Подписывайтесь:
? @Yandex4ML
? @YandexforML

⚡️ Регистрация и Call for papers на Practical ML Conf 2024!

Practical ML Conf — это хардовая конференция для ML-инженеров и разработчиков, которую мы проводим уже во второй раз. Будут качественные технические доклады с максимальным количеством прикладных знаний о применении ML. Обсуждаем изменения, которые прямо сейчас происходят в индустрии, и то, какую пользу они могут принести вашим проектам.

✏️ Регистрируйтесь на Practical ML Conf уже сейчас — тех, кто сделает это раньше всех, пригласим на закрытый мини-ивент в июле! Сама конференция в этом году пройдет 14 сентября в Москве.

А еще — мы приглашаем крутых спикеров, которые хотят поделиться опытом! У нас принято делать глубокие технические доклады о реальных решениях, которые уже сейчас работают и приносят пользу. Ключевые темы в этом году: CV, RecSys, MLOps, NLP, Speech и Analytics.

? После подачи программный комитет рассмотрит заявки и сформирует программу из подходящих докладов. Отправить свою тему можно до 13 июля.

ℹ️ Подробную информацию и доклады прошлого года ищите на сайте.

Подписывайтесь:
? @Yandex4ML
? @YandexforML

? Мы открыли приём заявок на Yandex ML Prize — научно-образовательную премию Яндекса для учёных и преподавателей в области Machine Learning

Как и в прошлом году, присуждаем премию в 5 направлениях:

? Распознавание и синтез речи
? Компьютерное зрение
? Информационный поиск
? Генеративные модели
? Обработка естественного языка и машинный перевод

Награду вручим осенью 2024 года. Лауреаты Yandex ML Prize получат денежные призы от 500 тысяч до 1 миллиона рублей, гранты от Yandex Cloud на использование сервиса в своих исследованиях и другие призы. Можно податься на одну из пяти номинаций:

? Первая публикация
? Исследователи
? Молодые научные руководители
? Научные руководители
? Преподаватели ML

? Узнать подробности и подать заявку можно на сайте премии до 21 июня.

Подписывайтесь:
? @Yandex4ML
? @YandexforML

? Как ML помогает нам отбиваться от DDoS-атак

Когда-то даже слабая атака была целым событием: группа специалистов анализировала инцидент, а после мы использовали каждую крупицу полученной информации, чтобы улучшать наши защитные контуры и модели. Сегодня DDoS — это обыденность, и в среднем мы отбиваем по три атаки в день. С этим помогает Антиробот — наш внутренний сервис, который работает на уровне L7 сетевой модели OSI и содержит сразу две ML-модели.

? В новой статье на Хабре ребята рассказывают, как устроен Антиробот, на чём его обучают, с какими атаками ему приходится иметь дело и как глубокий системный подход помогает нам поддерживать надёжность технологий.

Подписывайтесь:
? @Yandex4ML
? @YandexforML