[Программирование, Big Data, Конференции] Мозги на переплавку: обзор конференции Data Fusion
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 7 месяцев
Сообщений: 27286
Ежегодная конференция ВТБ по Data Fusion, оправдывая своё название, собрала самых разных людей с очень интересными идеями. Общепринятое значение термина Data Fusion – объединение нескольких источников данных и их обработка, в результате которой получается нечто более полезное, чем могли бы дать эти источники по отдельности. В этой статье – о том, что запомнилось больше всего и привлекло наибольшее внимание с точки зрения Data Science. В вводной части Светлана Сикуляр, Gartner VP Analyst, рассказала о трендах в отрасли:
- data-сайентистов дополняют инженеры, внедряя готовые модели и тестируя MVP (стала актуальной даже сама роль Model Validator из банковского бизнеса);
- федеративное обучение оказалось широко востребовано, в частности, в фарме (например, при создании вакцины Moderna).
В числе прочего Светлана рассказала о тренде под названием Transfer learning.Хотя ориентированная на бизнес часть конференции и не была главной, несколько очень важных мыслей оттуда точно нужно вынести. Так, мало просто хранить данные: их надо правильно обрабатывать, добывая смысл, который даст дополнительную ценность.Этой идеей пронизана вся концепция Data Fusion, что отлично видно на примерах, затронутых на круглом столе Data Fusion и работа с клиентами. От «скрещивания» данных мобильных операторов с гео-данными, как рассказали руководитель продуктов больших данных в госсекторе Константин Загуменов и TechLead проектов по исследованию больших данных Вадим Уваров из Tele2, до техник противодействия мошенникам у Почты России, которыми поделился Алексей Деревянкин.Теперь к отдельным докладам, на которые хочется обратить особое внимание.Ансамбли нейросетейНейросети тренируются так, чтобы показывать идеальный результат на обучающей выборке. Вследствие этого они и потом демонстрируют некоторую «самоуверенность». Другими словами, нейросети выдают чёткий результат даже тогда, когда ответ не так уж однозначен.Чтобы решить эту проблему, применяется метод ансамблирования нейросетей: вместо результата одной единственной сетки берётся среднее по ансамблю (например, математическое ожидание по ансамблю независимо обученных сетей). Но как понять, с какими весами брать отдельные сетки в ансамбле? Прямое применение теоремы Байеса приводит к слишком сложным вычислениям, поэтому используются разнообразные упрощённые методы. В своём докладе Дмитрий Ветров (ВШЭ) поделился результатами исследований на эту тему и сравнил эффективность разных методов с точки зрения расходования вычислительных ресурсов.
Тут Дмитрий рассказывает, что происходит с памятью при компоновке ансамблей из сетей разного размера.Пожалуй, самый главный вывод такой: как только у вас есть ресурсы, чтобы собрать даже небольшой ансамбль (вместо одной большой нейросети) – делайте это. Точность вырастет, а «самоуверенность» снизится. Более того, по результатам работы этого небольшого ансамбля можно будет вычислить, насколько мелкое разбиение нейросети вам стоит делать.Графовая аналитикаАндрей Райгородский (МФТИ) рассказал про современные применения теории графов к анализу данных. «Чистые» математики давно знают и любят теорию графов (максимально упрощая – теорию о том, как точки можно соединять линиями. Никогда не говорите при них такое!). А в последние годы, к радости теоретиков, она получила самое непосредственное применение.В докладе речь шла про Интернет как граф: сайты – это точки (вершины), а ссылки с одного сайта на другой – это линии (рёбра графа).Изучая граф, можно сделать множество наблюдений. Например, что общая структура Интернета устойчива к случайному воздействию на разнообразные сайты, но уязвима при атаках на «хабы» – крупные сайты, связанные с множеством других.
Самое доступное из возможных объяснение графа Бакли-Остгуса.Ещё один интереснейший факт: независимо от того, как разрастается Интернет – а делает он это с приличной скоростью – доля «хабов», имеющих d ссылок, обратно пропорциональна этому числу d в небольшой положительной степени.Очень доступно Андрей Райгородский рассказал о модели Buckley-Osthus, которую можно использовать для исследования таких графов. Её суть сводится к тому, что некоторый новый сайт будет, скорее всего, связан с одним из наиболее популярных имеющихся сайтов. Слова «скорее всего» означают в данном случае, что вероятность будет пропорциональна количеству входящих ссылок. ML и временные рядыЕвгений Бурнаев рассказал про перенос классических методов ML на прогнозирование временных рядов. Такая задача возникает, например, при анализе действий пользователей. Обычный подход заключается в том, что проводится RFM-скоринг (высчитывается средняя частота действий, коммерческий результат и время, прошедшее с последнего визита). При этом, например, регулярно покупающий клиент может иметь такой же скор, что и тот, все визиты которого скучены в начале и конце периода усреднения. Другими словами, информация о распределении по времени теряется.
Немного о персистентных гомологиях. Если перейти к временному ряду, математическая задача сведется к анализу траекторий на некотором многообразии (точки траектории при этом – это наборы параметров в различные моменты времени). Оказывается, что такой «топологический» подход позволяет автоматически выявлять характеристики временных рядов, не задумываясь о самой природе исходных данных.Fake News и постправдаВ 2015 году термину «fake news» было посвящено около 100 научных публикаций. В 2020 году – более 24000. Причина здесь, конечно, не только в злободневности этой темы, но и в тех возможностях, которые в связи с этим открывают методы обработки естественного языка (NLP).Константин Воронцов (МФТИ) рассказали про fake news с точки зрения анализа данных, и про тренды, которые пока не столь популярны.
Как работают кликбейты с точки зрения ИИ.Помимо анализа текста как такового (сюда входит факт-чекинг и выявление обмана), есть большой класс задач сравнения нескольких текстов и выявления взаимосвязей между ними. Это и кластерицация разногласий, определение степени поляризации мнений по тому или иному вопросу, классификация «объект/субъект». Интересный пример – взаимосвязь заголовка новости и её текста: если связь слабая, то это кликбейт.Structured Domain KnowledgeТеория графов вновь встретилась в рассказе Руслана Салахутдинова: речь зашла о комбинации поиска по неструктурированным текстовым данным с поиском по базе знаний (которая, очевидно, представима в виде графа). В докладе разобран очень интересный пример решения задачи сложного условного поиска, когда запрос выглядит как «Найти X такой, что Y(X)». 
В отличие от остальных спикеров, Руслан Салахутдинов выступал на английском.Data Fusion Contest Несмотря на пандемическое время, получилось провести масштабный контест с более чем тысячей участников, призами, интервью и награждением. Data Fusion Contest содержал в себе 2 задачи: анализ нескольких миллионов сгенерированных чеков с поиском паттернов в этом датасете (GOODSIFICATION) и задачу по принятию решения на основе ограниченных данных (BRANDEFINE). 
Победители объясняют секрет успеха.Наверное, самое замечательное здесь – это возможность в деталях изучить решения: призёры и победители подробно рассказали о том, как именно они справились с задачами. Премия Data Fusion Успех мероприятия показал, что прогрессивным дата-сайентистам сейчас одинаково интересна как возможность поработать с реальными кейсами на переднем крае прикладной науки, так и обмен опытом с лучшими в своём деле. По этой причине с этого года была официально учреждена ежегодная профессиональная премия Data Fusion Awards. ИтогиХотелось рассказать обо всём сразу, но (естественно) не получилось. Был целый блок, связанный с этическими и юридическими тонкостями и с тем, как с ними обходиться (с помощью препроцессинга и других методов). Data Science уже вышла на тот уровень, когда обычными конференциями «обо всём сразу» ограничиваться нельзя: есть очевидный спрос на более нишевые, «отраслевые» мероприятия. И это как раз тот случай. Все заинтересованные могут посмотреть все выступления и доклады мероприятия собственными глазами: https://data-fusion.ru/live/. На прошедшем мероприятии мы воочию засвидетельствовали, что шаги, которые наука раньше проходила за десятилетия, сегодня занимают годы, а то и месяцы. Что ж, это как минимум радует. В комментариях расскажите, довелось ли вам побывать на Data Fusion и хотели бы сделать это в будущем. Будем рады обратной связи от хабровчан.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Разработка под iOS, Карьера в IT-индустрии] Мечтал стать сценаристом, а стал программистом
- [Читальный зал, Научно-популярное, Финансы в IT, Мозг] Изобретение инфляции: как Джон Ло разорил Францию
- [Биотехнологии, Физика, Химия, Экология] Бактерии в шахтах: внутриклеточное преобразование сульфата меди в одноатомную медь
- [История IT, Научно-популярное, Старое железо, Биографии гиков] Суперкомпьютеры и клеточные мембраны 2 (перевод)
- [Финансы в IT, Космонавтика, Транспорт, IT-компании] Dynetics присоединилась к протесту Blue Origin против результата контракта HLS НАСА
- [Информационная безопасность, Законодательство в IT, IT-компании] Криптовымогатели получили данные американской полиции и угрожают раскрыть ее информаторов
- [Научно-популярное, Космонавтика, Будущее здесь] У Perseverance появится коллега – в мае Китай планирует высадку своего марсохода
- [Научно-популярное, Биотехнологии] Учёные впервые получили стабильную клеточную культуру коралла в лаборатории
- [Анализ и проектирование систем, Big Data, Хранилища данных, Управление проектами] Создаём компанию мечты: управление качеством данных
- [Финансы в IT, Криптовалюты, IT-компании] Tesla продала часть биткойнов и заработала 101 млн $
Теги для поиска: #_programmirovanie (Программирование), #_big_data, #_konferentsii (Конференции), #_data_fusion, #_data_science, #_premija (премия), #_konferentsija (конференция), #_ii (ии), #_blog_kompanii_vtb (
Блог компании ВТБ
), #_programmirovanie (
Программирование
), #_big_data, #_konferentsii (
Конференции
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Сен 04:14
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 7 месяцев |
|
 Ежегодная конференция ВТБ по Data Fusion, оправдывая своё название, собрала самых разных людей с очень интересными идеями. Общепринятое значение термина Data Fusion – объединение нескольких источников данных и их обработка, в результате которой получается нечто более полезное, чем могли бы дать эти источники по отдельности. В этой статье – о том, что запомнилось больше всего и привлекло наибольшее внимание с точки зрения Data Science. В вводной части Светлана Сикуляр, Gartner VP Analyst, рассказала о трендах в отрасли:
 В числе прочего Светлана рассказала о тренде под названием Transfer learning.Хотя ориентированная на бизнес часть конференции и не была главной, несколько очень важных мыслей оттуда точно нужно вынести. Так, мало просто хранить данные: их надо правильно обрабатывать, добывая смысл, который даст дополнительную ценность.Этой идеей пронизана вся концепция Data Fusion, что отлично видно на примерах, затронутых на круглом столе Data Fusion и работа с клиентами. От «скрещивания» данных мобильных операторов с гео-данными, как рассказали руководитель продуктов больших данных в госсекторе Константин Загуменов и TechLead проектов по исследованию больших данных Вадим Уваров из Tele2, до техник противодействия мошенникам у Почты России, которыми поделился Алексей Деревянкин.Теперь к отдельным докладам, на которые хочется обратить особое внимание.Ансамбли нейросетейНейросети тренируются так, чтобы показывать идеальный результат на обучающей выборке. Вследствие этого они и потом демонстрируют некоторую «самоуверенность». Другими словами, нейросети выдают чёткий результат даже тогда, когда ответ не так уж однозначен.Чтобы решить эту проблему, применяется метод ансамблирования нейросетей: вместо результата одной единственной сетки берётся среднее по ансамблю (например, математическое ожидание по ансамблю независимо обученных сетей). Но как понять, с какими весами брать отдельные сетки в ансамбле? Прямое применение теоремы Байеса приводит к слишком сложным вычислениям, поэтому используются разнообразные упрощённые методы. В своём докладе Дмитрий Ветров (ВШЭ) поделился результатами исследований на эту тему и сравнил эффективность разных методов с точки зрения расходования вычислительных ресурсов.  Тут Дмитрий рассказывает, что происходит с памятью при компоновке ансамблей из сетей разного размера.Пожалуй, самый главный вывод такой: как только у вас есть ресурсы, чтобы собрать даже небольшой ансамбль (вместо одной большой нейросети) – делайте это. Точность вырастет, а «самоуверенность» снизится. Более того, по результатам работы этого небольшого ансамбля можно будет вычислить, насколько мелкое разбиение нейросети вам стоит делать.Графовая аналитикаАндрей Райгородский (МФТИ) рассказал про современные применения теории графов к анализу данных. «Чистые» математики давно знают и любят теорию графов (максимально упрощая – теорию о том, как точки можно соединять линиями. Никогда не говорите при них такое!). А в последние годы, к радости теоретиков, она получила самое непосредственное применение.В докладе речь шла про Интернет как граф: сайты – это точки (вершины), а ссылки с одного сайта на другой – это линии (рёбра графа).Изучая граф, можно сделать множество наблюдений. Например, что общая структура Интернета устойчива к случайному воздействию на разнообразные сайты, но уязвима при атаках на «хабы» – крупные сайты, связанные с множеством других.  Самое доступное из возможных объяснение графа Бакли-Остгуса.Ещё один интереснейший факт: независимо от того, как разрастается Интернет – а делает он это с приличной скоростью – доля «хабов», имеющих d ссылок, обратно пропорциональна этому числу d в небольшой положительной степени.Очень доступно Андрей Райгородский рассказал о модели Buckley-Osthus, которую можно использовать для исследования таких графов. Её суть сводится к тому, что некоторый новый сайт будет, скорее всего, связан с одним из наиболее популярных имеющихся сайтов. Слова «скорее всего» означают в данном случае, что вероятность будет пропорциональна количеству входящих ссылок. ML и временные рядыЕвгений Бурнаев рассказал про перенос классических методов ML на прогнозирование временных рядов. Такая задача возникает, например, при анализе действий пользователей. Обычный подход заключается в том, что проводится RFM-скоринг (высчитывается средняя частота действий, коммерческий результат и время, прошедшее с последнего визита). При этом, например, регулярно покупающий клиент может иметь такой же скор, что и тот, все визиты которого скучены в начале и конце периода усреднения. Другими словами, информация о распределении по времени теряется.  Немного о персистентных гомологиях. Если перейти к временному ряду, математическая задача сведется к анализу траекторий на некотором многообразии (точки траектории при этом – это наборы параметров в различные моменты времени). Оказывается, что такой «топологический» подход позволяет автоматически выявлять характеристики временных рядов, не задумываясь о самой природе исходных данных.Fake News и постправдаВ 2015 году термину «fake news» было посвящено около 100 научных публикаций. В 2020 году – более 24000. Причина здесь, конечно, не только в злободневности этой темы, но и в тех возможностях, которые в связи с этим открывают методы обработки естественного языка (NLP).Константин Воронцов (МФТИ) рассказали про fake news с точки зрения анализа данных, и про тренды, которые пока не столь популярны.  Как работают кликбейты с точки зрения ИИ.Помимо анализа текста как такового (сюда входит факт-чекинг и выявление обмана), есть большой класс задач сравнения нескольких текстов и выявления взаимосвязей между ними. Это и кластерицация разногласий, определение степени поляризации мнений по тому или иному вопросу, классификация «объект/субъект». Интересный пример – взаимосвязь заголовка новости и её текста: если связь слабая, то это кликбейт.Structured Domain KnowledgeТеория графов вновь встретилась в рассказе Руслана Салахутдинова: речь зашла о комбинации поиска по неструктурированным текстовым данным с поиском по базе знаний (которая, очевидно, представима в виде графа). В докладе разобран очень интересный пример решения задачи сложного условного поиска, когда запрос выглядит как «Найти X такой, что Y(X)».  В отличие от остальных спикеров, Руслан Салахутдинов выступал на английском.Data Fusion Contest Несмотря на пандемическое время, получилось провести масштабный контест с более чем тысячей участников, призами, интервью и награждением. Data Fusion Contest содержал в себе 2 задачи: анализ нескольких миллионов сгенерированных чеков с поиском паттернов в этом датасете (GOODSIFICATION) и задачу по принятию решения на основе ограниченных данных (BRANDEFINE).  Победители объясняют секрет успеха.Наверное, самое замечательное здесь – это возможность в деталях изучить решения: призёры и победители подробно рассказали о том, как именно они справились с задачами. Премия Data Fusion Успех мероприятия показал, что прогрессивным дата-сайентистам сейчас одинаково интересна как возможность поработать с реальными кейсами на переднем крае прикладной науки, так и обмен опытом с лучшими в своём деле. По этой причине с этого года была официально учреждена ежегодная профессиональная премия Data Fusion Awards. ИтогиХотелось рассказать обо всём сразу, но (естественно) не получилось. Был целый блок, связанный с этическими и юридическими тонкостями и с тем, как с ними обходиться (с помощью препроцессинга и других методов). Data Science уже вышла на тот уровень, когда обычными конференциями «обо всём сразу» ограничиваться нельзя: есть очевидный спрос на более нишевые, «отраслевые» мероприятия. И это как раз тот случай. Все заинтересованные могут посмотреть все выступления и доклады мероприятия собственными глазами: https://data-fusion.ru/live/. На прошедшем мероприятии мы воочию засвидетельствовали, что шаги, которые наука раньше проходила за десятилетия, сегодня занимают годы, а то и месяцы. Что ж, это как минимум радует. В комментариях расскажите, довелось ли вам побывать на Data Fusion и хотели бы сделать это в будущем. Будем рады обратной связи от хабровчан. =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Блог компании ВТБ ), #_programmirovanie ( Программирование ), #_big_data, #_konferentsii ( Конференции ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Сен 04:14
Часовой пояс: UTC + 5