27 октября, на площадке Space состоится очередной митап сообщества Open Data Science.
В программе:
- Предельные теоремы статистики, или куда сходятся действительно большие данные, Александр Черноокий;
- Опыт применения DL в соревновании по сегментации изображений на Kaggle, Андрей Климович;
- Архитектура и практика использования Jupyter notebook, Николай Карелин.
Предельные теоремы статистики, или куда сходятся действительно большие данные, Александр Черноокий:
Из 400 лет существования теории вероятностей больше 200 лет ушло на окончательное и выверенное определение необходимых и достаточных условий центральной предельной теоремы, то есть утверждения, что многие распределения как-то в среднем будут похожи на гауссиану. Однако, это только одна из предельных теорем и известно много примеров, когда сходимости не будет, а значит и привычные методы анализа данных не работают, эти случаи полезно уметь определять даже по небольшому набору данных. А с появлением компьютеров еще и важно понимать не только факт сходимости, но и скорость сходимости, чтобы экономить время и вычислительные мощности.
Опыт применения DL в соревновании по сегментации изображений на Kaggle, Андрей Климович:
Андрей расскажет про участие в Carvana Image Masking Challenge: про конкурс, свое решение и полученные результаты.
Архитектура и практика использования Jupyter notebook, Николай Карелин:
Николай расскажет про основные принципы, на которых построены "тетрадки" Jupyter, и как эти принципы отражаются на практике пользования платформой Jupyter. Задача презентации: дать понимание, как различные функции платформы Jupyter связаны между собой и как эффективно использовать Jupyter в повседневных задачах обработки данных.
Партнеры сообщества - Юрий Мельничек, Investor & Co-Founder @AIMATTER/Fabby и компания Juno.
Мероприятие бесплатно для участников, требуется предварительная регистрация.
Начало регистрации в 18.30.
Присоединяйтесь к каналу #_meetings_minsk в Open Data Science в Slack.
