LeanDS

2021-10-14 19:02:04 Ссылка тут, заскакивайте https://us02web.zoom.us/j/83185615805?pwd=VGR0N3FPc3JCa0Q0eFdFWGN6Q0ZtUT09 Открыть/Комментировать

2021-10-14 12:36:42 >> Хей , все привет, напоминаю, что сегодня в 19-00 у нас митап. Обсудим как обойтись без A/B тестов в том случае, когда их использование невозможно. О своем опыте расскажет Женя Никитин.

Регистрация тут: https://leands.timepad.ru/event/1811066/ Открыть/Комментировать

2021-10-11 17:37:39 В этот четверг проведем очередной митап @leands.

Что, если АБ тест провести просто невозможно? Как провести проверку модели?

19:00 - 20:00

тема: Жизнь без A/B: как ещё сравнивать версии ML-систем?

спикер: Евгений Никитин, Head of AI, АО Калуга Астрал

Как понять, что новая версия ML-системы будет работать лучше, чем предыдущая? Обычно достаточно провести офлайн-валидацию (померить метрики) и онлайн-тест (например, в формате A/B). А что делать, если проведение онлайн-теста невозможно по техническим, юридическим или экономическим причинам? В этом докладе на примере медицинских ML-систем мы попробуем разобраться как минимизировать риск деплоя плохих моделек, когда с онлайн-тестами всё сложно.
— — —

14 октября, начало в 19:00 мск, четверг

ОНЛАЙН

Регистрация на мероприятие тут

Добавляйте в календарь, ссылка придет на почту перед началом митапа Открыть/Комментировать

2021-10-11 14:16:02 ВИДЕО: Как мы в GetYourGuide делаем масштабируемые а/б эксперименты, Евгений Ключников

Видео с митапа @leands и @mlinmarketing

Спикер: Евгений Ключников, Data Engineer at GetYourGuide

Мы активно используем а/б тестирование для оценки новых продуктов и идей; в некоторые дни у нас запущено до 70 экспериментов от разных команд одновременно. В докладе я расскажу, как мы организовали такую систему технически, где секрет её масштабируемости, что ломается чаще всего и почему не все всегда ею довольны. Затронем тему документации, обучения, неправильного дизайна, расскажу, как сломать эксперимент так, что этого никто и не заметит.



Открыть/Комментировать

2021-10-11 09:03:39 Статья Data Product Management — о необходимости перейти от дата проектов к дата продуктам

https://towardsdatascience.com/data-product-management-ffa582f7e047 Открыть/Комментировать

2021-10-06 18:03:25 >> Как мы в GetYourGuide делаем масштабируемые а/б эксперименты, Евгений Ключников, Data Engineer at GetYourGuide

Начинаем через час в 19-00, регистрация тут Открыть/Комментировать

2021-10-04 15:32:46 Прекрасная статья: первое правило ML — стартовать без ML
https://eugeneyan.com/writing/first-rule-of-ml/ Открыть/Комментировать

2021-10-03 17:28:40 Всем привет!

В эту среду проведем совместный online митап (@leands и @mlinmarketing)

Поговорим про А/Б тестирование

19:00 - 20:00

спикер: Евгений Ключников, Data Engineer at GetYourGuide

тема: Как мы в GetYourGuide делаем масштабируемые а/б эксперименты

описание: Мы активно используем а/б тестирование для оценки новых продуктов и идей; в некоторые дни у нас запущено до 70 экспериментов от разных команд одновременно. В докладе я расскажу, как мы организовали такую систему технически, где секрет её масштабируемости, что ломается чаще всего и почему не все всегда ею довольны. Затронем тему документации, обучения, неправильного дизайна, расскажу, как сломать эксперимент так, что этого никто и не заметит.

— — —

06 октября, начало в 19:00 мск, Среда

ОНЛАЙН

Регистрация на мероприятие тут

Добавляйте в календарь, ссылка придет на почту перед началом митапа Открыть/Комментировать

2021-09-28 13:36:58 Рубрика now its official

Основатель SAFe (это самый крупный индустриальный подход к масштабированию Agile) Dean Leffingwell в своей кейноут сессии на SafeSummit рассуждает о будущем. Он отмечает три ключевых тренда, которые поменяют ландшафт ИТ индустрии: облака, большие данные и AI.

Интересные следствия: данные становятся продуктом, а Data Product Manager — ключевым дифференциатором, то есть тем, что обеспечивает преимущество на рынке.

Два вывода:

Во-первых, понятия Data Product и Data Product Management закрепляются (хотя бы таким игроком как SAFe). Мы будем тоже активно их использовать. Data Product Manager — новая модная профессия.

Во-вторых, в будущем команды станут продуктовыми и перестанут фокусироваться на технологиях. Из определения команд уйдет название AI или ML.

Я знаю, что многие DS Leads очень трепетно относятся к ML и считают своим долгом оградить своих подчиненным от не-ML задач. Но все же твоя задача — приносить пользу компании, используя данные. Не так важно, какие методы ты используешь, не так ли? Или перебор?

https://vimeo.com/showcase/8873280/video/607705293 Открыть/Комментировать

2021-09-28 13:36:55 Открыть/Комментировать