Чем первое проведение конференции отличается от второго? При подготовке первой нет ни возможности «сделать как раньше», ни зрительского фидбэка, и организаторам приходится делать смелые предположения. Это не значит, что получится плохо. Но это значит, что после первого раза непременно появятся новые соображения, которые помогут во второй.
В прошлом году мы впервые провели конференцию SmartData, а теперь пришло время «второго раза»: анонсируем SmartData 2018, которая состоится 15 октября в Санкт-Петербурге.
Чего ждать от конференции? Кому стоит на неё идти? Что изменилось по сравнению с прошлым годом? Рассказываем обо всём под катом.
Главное
О формате конференции лучше всего известно Программному комитету — людям, отбирающим доклады и помогающим улучшить их. Поэтому мы расспросили участников ПК и дополнили этот текст их прямой речью. Роман p0b0rchy Поборчий, который и во время подготовки первой SmartData дал нам интервью, снова был разговорчивее всех.
Первое заметное отличие новой SmartData в том, что на сайте сразу видно перечисление «для кого эта конференция»: Data Scientist, Data Engineer, Data Architect и Statistician. Год назад это было просто «конференцией о данных». Что стоит за добавлением конкретных ролей?
Роман: «В прошлый раз мы получили от зрителей много фидбэка, что непонятно, для кого же эта конференция: для дата-инженера или для дата-сайентиста? В программе были доклады по обоим этим направлениям, но людям было неочевидно.
Теперь мы хотим явно обозначить, что мероприятие и для тех, и для других. Причём стараемся именно таким его и сделать: чтобы в рамках SmartData получалась и полноценная конференция для инженера, и полноценная конференция для сайентиста. Чтобы в каждом временном слоте любому из них было что послушать».
Второе, что может броситься в глаза на сайте: если год назад под названием SmartData красовался подзаголовок «О больших и умных данных», то теперь его сменила надпись «Конференция для тех, кто погружён в мир машинного обучения, анализа и обработки данных». Что кроется за этим?
Таня Денисюк (программный координатор): «В первый раз у нас была неопределённость позиционирования, а в описании было хайповое словосочетание «big data», способное привлечь «случайных» людей. Но конференция совсем не про хайп, она требует погружённости в мир работы с данными. Поэтому теперь мы и убрали это словосочетание, и вообще изменили позиционирование, чтобы приходили технически подкованные люди».
А каких ещё изменений можно ждать?
Роман: «Во-первых, в прошлый раз все доклады были русскоязычными, а теперь хотим привезти и известных зарубежных докладчиков. По возможности даже тех, которые не очень часто бывают в России. Здесь рано что-либо обещать, но работа над этим ведётся.
А во-вторых, мы хотим, чтобы на конференции были не только доклады, но и ещё какая-то интересная “магия”, связанная с обработкой данных. Возможно, в виде интерактивных вещей, которые можно будет потыкать в перерывах. А возможно, в виде обсуждений, где участники смогут сами заявлять интересные им темы».
Конкретика
Поскольку до конференции ещё несколько месяцев, о большинстве спикеров и докладов станет известно ближе к делу. Но уже сейчас можем привести примеры, позволяющие получить некоторое представление о программе:
Анализ текстов — область амбициозная и важная: очевидно, что человечество здесь многого ещё не достигло, но прогресс идёт, и его достижения могут принести человечеству большую пользу. Всё это интересно и с научной точки зрения, и с прикладной.
Такая тематика требует спикера соответствующего калибра, и на SmartData он будет. Константин Воронцов — один из самых известных российских специалистов, связанных с машинным обучением. Причём он видит картину сразу с обеих сторон, «академической» и «индустриальной»: Константин одновременно и старший научный сотрудник Вычислительного центра РАН, и эксперт Яндекса.
Кто может знать о распознавании лиц больше других? Тот, кому пользователи ежедневно загружают десятки миллионов фотографий. Александр Тоболь, работающий в Одноклассниках, теперь знает, как эффективно реализовать распознавание лиц даже при больших масштабах и высоких нагрузках. И на SmartData поделится знаниями с другими: что использовать, как оптимизировать, когда дообучать.
Тем, кто был на предыдущей SmartData, не требуется представлять Ивана Ямщикова: его выступление «Зачем мы научили нейросеть писать стихи в стиле Курта Кобейна?» возглавило зрительский рейтинг. А для тех, кого там не было, добавим, что Иван работает в Институте Макса Планка, и его интересуют принципы работы искусственного интеллекта, которые могли бы помочь понять, как работает наш .
Теперь он выступит с совсем другим докладом, и вот как сам Иван его описывает: «Мы поговорим о том, чем отличается использование машинного обучения в суровом мире enterprise от B2C, разберёмся, можно ли строить AI-решения в условиях дефицита данных, и обсудим лучшие практики использования машинного обучения в «боевых» условиях на примерах продуктов ABBYY».
Как в презентации Apple может оказаться логотип Яндекса? Благодаря библиотеке градиентного бустинга CatBoost: когда на кейноуте WWDC 2018 заговорили о машинном обучении, её название попало на один слайд с такими гигантами, как TensorFlow и Caffe.
В прошлом году Анна Вероника Дорогуш из команды CatBoost уже рассказывала на SmartData о проекте, и тогда после доклада её прямо-таки обступили с вопросами. С тех пор у библиотеки появились и новые возможности, и новые звёзды на GitHub — видимо, снова очень пригодится, что для вопросов спикерам на SmartData предусмотрены специальные дискуссионные зоны.
А также обращаем ваше внимание на то, что сейчас вовсю открыт приём докладов. Так что, если вы работаете с данными и вам есть чем поделиться, не держите в себе и обращайтесь!
А судьи кто?
В этом году в программном комитете SmartData много новых лиц. А раз от этих людей зависит, чего ждать от программы, есть смысл понять, с какой стороны они сами смотрят на задачи обработки данных. Мы попросили участников ПК вкратце рассказать о себе.
Антон ZlodeiBaal Мальцев: «Я уже лет 10 занимаюсь computer vision. Мы (двое-трое одногруппников с Физтеха) делаем либо задачи под заказ, либо свои матмодели, модули, которые потом продаём и внедряем. Что-то среднее между стартапом и разработкой под заказ. За 10 лет наши решения оказались внедрены уже очень много где. В первую очередь это различная биометрия, связанная с computer vision: распознавание радужки, вен рук, немного распознавания лиц. Есть также решения с распознаванием товаров на полках, номеров автомобилей, поездов».
Александр Стерлигов: «Я раньше работал в Яндексе, занимался управлением облаками. Это связано с данными в том смысле, что облака — это большое количество серверов, они ломаются, бывают неполадки, на каждый сервер нужно развёртывать своё программное обеспечение, и это всё так или иначе упирается в данные. Сейчас я работаю в проекте Joom и отвечаю за всю аналитическую платформу и инфраструктуру: сбор данных, их поступление, обработка. Предоставляю инструменты для работы аналитиков и дата-сайентистов».
Алексей Тихонов: «Работаю в Яндексе: в течение пяти лет был в аналитике поиска, сейчас в аналитике дизайна. Помимо этого, аффилирован с такими проектами, как Яндекс.Автопоэт, и поделками в духе «Нейронной Обороны» и Neurona».
Павел Плотников: «Работаю в Wrike, начинал как автоматизатор в отделе аналитики, потом стал data engineer. Достаточно много времени просидел в обнимку со Spark, потом пытались сделать Mesos-кластер, чтобы планировать задачи Spark, распределяя для них ресурсы. И заодно делали платформу, помогающую запускать сервисы (наподобие того, что есть в Kubernetes, он тогда ещё не был настолько популярен). А сейчас я называюсь analytics ops, потому что с дата-инженерами разделились на несколько подотделов, и теперь я больше занимаюсь инфраструктурой и инструментами».
Никита Поваров: «Я в JetBrains занимаюсь тем, что пытаюсь заменить в IDE эвристики на машинное обучение (там, где это имеет смысл). Раньше в Яндексе занимался метриками в A/B-экспериментах, вообще A/B-экспериментами, и сейчас иногда консультирую какие-то внешние компании на эту тему».
Роман Поборчий: «Я тоже много лет проработал в Яндексе, всё время был там рядом с людьми, которые делали всякие интересные штуки, связанные с данными, и сам оказывался в это вовлечён. А ещё мне кажется, что я научился в первом приближении отличать настоящее от ненастоящего, и мне хочется собрать конференцию, где будет только настоящее, без хайпа, для тех людей, которые что-то реально делают. В первый раз это удалось частично, а теперь хочется сделать полностью».
А Виталий Худобахшов остался неопрошенным, но его вы и так можете знать по хабрапосту и докладу о том, как от имени человека зависит вероятность состоять в отношениях. Эти пост с докладом появились благодаря работе Виталия в Одноклассниках, а теперь у него новая основная деятельность: он занимается развитием Data Science-инструментов в JetBrains.
Билеты
С билетами по сравнению с предыдущим годом тоже есть изменения.
Вот что остаётся неизменным: по мере приближения конференции их цена растёт, так что есть смысл покупать как можно раньше (ближайшее повышение цены — уже 1 июля).
А вот что меняется: теперь вместо единой для всех цены появились несколько вариантов. Для участников, которые работают в крупной компании и идут на конференцию за её счёт, в целом всё по-прежнему. Для малого бизнеса, который острее ощущает стоимость билетов, теперь появилась скидка. А для тех людей, которые идут «на свои», скидка ещё больше.
Билеты уже поступили в продажу на сайте. И все пополнения в программе тоже будут появляться там же. Так что, если вы уже решили идти на конференцию — переходите по ссылке сейчас, а если вам для этого нужно больше данных — открывайте её в будущем.
Увидимся на SmartData!
Автор: phillennium
