Митап по науке о данных в Эдинбурге в сентябре

Митап сообщества Эдинбурга для людей, работающих в области или просто заинтересованных в науке о данных. Мы дружная группа профессионалов, академиков, студентов и других, кто любит встречаться за напитками и пиццей и слушать вдохновляющие доклады. Теперь вы можете подтвердить свое участие как здесь, так и через meetup.com. Мы очень благодарны CodeBase за то, что они принимают нас у себя на территории по адресу Кастл-Террас в 17:00 в четверг, 2 апреля. Это мероприятие любезно спонсируют как Redis, так и Trustpilot. Самуэль Агбеде, представитель по разработкам от Redis, будет присутствовать - так что, если вы пропустили его выступление в июне, вы сможете встретиться с ним, чтобы узнать о создании AI-приложений с использованием данных в реальном времени, включая RAG, векторный поиск и семантическое кэширование. Узнайте больше о Redis. У нас запланированы два интересных доклада: Габор Гуляш расскажет о градиентном бустинге для вероятностных распределений и о том, как все более сложные решения привели к одному простому трюку CDF. Модели точечного прогноза дают единственный "лучший прогноз", но во многих реальных задачах средний ответ может ввести в заблуждение - например, когда клиент банка, вероятно, либо вернет почти все, либо оставит почти полный остаток. Этот доклад - это практическая история вероятностного машинного обучения через оценку кандидатов, гауссовские мягкие цели, корзины и функции потерь, пока простое изменение перспективы не делает проблему гораздо проще: узнайте условную CDF с точными метками порога. Ник Лейд представит доклад «Построение ARC к AGI: насколько далеко мы на самом деле продвинулись?». "AGI - это система, которая может соответствовать эффективности обучения человека". Это определение, которое использует ARC Prize для формирования своих стандартов: не то, что система уже может делать, а как мало примеров ей нужно, чтобы узнать что-то новое. Результат: выбор головоломок, тривиальных для человека, но все еще сложных для AI-систем, которые возглавляют практические тесты по почти каждому другому стандарту. Этот доклад охватывает саму задачу, то, как пограничные лаборатории — и не только — решают ее напрямую, и инновации, исходящие от более широкой общественности при более ограниченных ресурсах (выступающий является одним из таких участников). Кто знает? Возможно, этот доклад даже вдохновит вас на участие в AGI, возможно, получите свою долю из $2 млн ARC Prize. Расписание: 17:00 - 18:10 - Нетворкинг с пиццей и напитками. 18:10 - 19:30 - Доклады с вопросами и ответами. 19:30 и позже - Продолжение нетворкинга, переезд в местный бар. Сообщение от нашего спонсора Redis: Встретьтесь с Redis на митапе по науке о данных и AI в Эдинбурге. Redis рад поддержать митап по науке о данных и AI в Эдинбурге 17 сентября. Встретьтесь с представителем по разработкам, Самуэлем Агбеде, из Redis и узнайте больше о создании AI-приложений с использованием данных в реальном времени. Если вы работаете с RAG, векторным поиском, семантическим кэшированием или развитием AI-приложений, приходите и поговорите с Самуэлем на мероприятии. Получите доступ к практическим ресурсам Redis AI или запросите техническую беседу, используя ссылку ниже. → Узнайте больше о Redis. Биографии выступающих: Габор Гуляш имеет более 20 лет опыта в области рисков и прогнозирования, применяя математическое мышление к сложным проблемам в различных отраслях, с особым акцентом на банковское дело. Математик по призванию, он ведет блог, исследующий, что стоит за цифрами, используя данные как отправную точку для более глубокого понимания, а не как конечную цель. Путь Ника Лейда в AI начался с того, что он хорошо учился на математических предметах в школе. Это привело к бакалавриату по прикладной статистике и магистратуре по математике, а затем к карьере, охватывающей роли статистика, старшего научного сотрудника и ведущего AI-инженера. Взаимодействие между людьми и AI является повторяющейся темой на протяжении всей его карьеры: оптимизация ценности, которую они создают вместе, а не того, что делает AI в одиночку. На фоне демо ARC Prize он создает инструменты AI с открытым исходным кодом, чтобы продемонстрировать, что возможно полностью в браузере — локально, ограниченно, ничего не запущено в другом месте. Всегда открыт для обсуждения интересных проблем в этой области. GitHub: https://github.com/nlade-core CodeBase - это доступное место, если у вас есть вопросы по доступности, пожалуйста, свяжитесь с нами или непосредственно с CodeBase.