Sberloga

2021-11-15 20:13:45 @SBERLOGA online seminar on Machine Learning:
Алексей Зайцев (Skoltech): «Self-supervised обучение для последовательных данных»
Четверг 18 Ноября, 19.00 (Moscow time)

Self-supervised обучение - мощная парадигма современного машинного обучения. Она дает возможность избегать дорогостоящей и субъективной разметки данных. В этом выступлении мы начнем с введения в self-supervised обучение. В конце мы рассматриваем приложения self-supervised обучения к последовательным данным и связанным с ними задачам и достижениям.

Вакансия в группе Алексея , связанная с темой доклада: https://t.me/sberlogajobs/150

Ссылка на зум будет доступна в чате: https://t.me/sberlogadataclub ближе к началу доклада. Открыть/Комментировать

2021-11-14 21:32:38 Воскресный разговор. В дебрях наших чатов возник такой вопрос:

Народ, а подскажите, с чего стоит начать развивать личный бренд?

Какое ваше мнение - не стесняйтесь - комментируйте под этим постом. (Комменты к посту в канале видны в десктопной версии телеграмм, но могут быть не видны из других терминалов тг). По такому вопросу, конечно, первый, кого бы хотелось спросить - Андрей Лукьяненко (@Erlemar). И вот, что он написал:

Для начала ещё стоит решить - а точно ли тебе нужен этот самый личный бренд? Есть много людей, которые живут без него и вполне норм работают/зарабатывают. Если хочешь осознанно развивать свой бренд, вначале надо для себя решить, кем ты хочешь быть и в каком стиле. Необязательно прямо сразу планировать весь дальнейший путь, но стоит понимать какие варианты есть и выбирать один из них.

Некоторые варианты:
* инфлюенсер-гуру типа Бояна, Абхишека, linkedin-гуру и так далее. Мне такой вариант прям очень не нравится, но, очевидно, он работает
* блоггер, пишущий посты каждую неделю. Это пропагандируют, но, имхо, хрен ты сможешь выдавать качественный контент каждую неделю
* ютубер (или в других медиумах) по обзору статей, просто новостей и прочего
* создатель какой-то open-source библиотеки
* Kaggler (пояснять, думаю, не нужно)
* консалтер
* опытный в Big Data
* опытный в DL

И кучу других. И, конечно, можно комбинировать разные варианты. Если выбираешь вариант с несением буллшита в массы - просто генери тонны контента каждый день. Других советов нет)Если выбираешь вариант с чем-то более серьёзным, то первое, что стоит крепко запомнить: вначале надо делать, потом уже пиариться.

Советую почитать вот эту книжку в целом про идеи пиара: https://www.goodreads.com/book/show/12838919-rise
Goodreads (https://www.goodreads.com/book/show/12838919-rise)

Из пользы бренда для меня:
* было проще пройти на текущую работу
* предлагали пособеседоваться в интересные места
* было сотрудничество с южнокорейской компанией по созданию типа онлайн-курса, но это было заморожено, когда они занялись выходом на IPO. Но приятно подзаработал на этом
* несколько раз оказывал консультационные услуги по неплохой ставке
* в целом благодаря известности люди на работе могут больше прислушиваться к тебе
* это не полный список

Личный бренд как раз обычно даёт пользу вне твоей текущей работы. Но и на работе полезен. Открыть/Комментировать

2021-11-13 16:10:17 Субботний #нетворкинг.

Если у вас есть интересный блог, канал, проект или вы хотите сделать доклад или поделиться чем-то интересным - не стесняйтесь напишите об этом в чатах или админам.

Ну, а пока, позвольте привлечь ваше внимание к каналам наших друзей, кто старается нести свет знаний в наши ряды.
Сегодня у нас #медтех, #нейросайнс, AI #ивенты:

@OncologyFellow — лучший канал по Онкологии: медицинские аспекты и научные исследования.

@Blue_Arrakis — Нейросайнс, как же работает мозг? Об этом на этом канале.

@mayonnaisepet — Молекулярная визуализация, нейровизуализация, и ... шуточки)))

@AI_meetups — Митапы и прочие важные ивенты про AI, ML, DS, etc Открыть/Комментировать

2021-11-11 17:59:23 @SBERLOGA онлайн доклад по граф-МЛ и хемоинформатике:
Руслан Лукин - Университет Иннополис "Графовые Нейросети с Передачей Информации для Поиска Гетерогенных Катализаторов"
Пятница 12 ноября, 19.00 по Москве

Дизайн новых катализаторов активации малых молекул (СО2, СО, N2) - ключ к решению многих социальных и энергетических проблем, включая синтез топлива с применением энергии из возобновляемых источников, синтез мономеров и производство удобрений из атмосферного азота. В процессе cкрининга катализаторов главной проблемой является создание моделей, которые могут обобщать как элементные составы поверхностей, так и тип/конфигурации адсорбата. Данный подход позволит ускорить более чем 1000х раз квантовохимические расчеты каталитических реакций.
Для решения данной проблемы FAIR совместно с CMU опубликовали датасет OC20, состоящий из 1 281 040 DFT релаксаций (~ 264 890 000 интермедиатных структур) каталитических процессов. В нашей работы мы демонстрируем использование орбитальных дескрипторов и дескрипторов междуатомных взаимодействий с Message Passing GNNs для более эффективного предсказания энергии адсорбции малых молекул и интермедиатов в ходе каталитических процессов электрохимической конверсии малых молекул.

Вакансия в группе Руслана: https://t.me/sberlogajobs/149

Ссылка на зум будет доступна через тг чаты @sberlogawithgraphs, https://t.me/sberlogabio ближе к началу Открыть/Комментировать

2021-11-07 11:55:12 @SBERLOGA онлайн доклад по биоинформатике и анонс предложений о возможном сотрудничестве :
Ирина Починок, Jastyn Anne Pöpplau (University Medical Center Hamburg-Eppendorf) "Combining transcriptomics and electrophysiological recordings of L2/3 pyramidal neurons in the GE-Mouse-Model of schizophrenia."
Понедельник 8 ноября, 18.00 по Москве

В наших предыдущих исследованиях мы показали что пирамидальные нейроны в слоях II/III префронтальной коры играют ключевую роль в формировании дисфункций в мышиной модели психических расстройств. В этом проекте мы зарегистрировали электрофизиологическую активность в слоях II/III префронтальной коры этой модели в неонатальном возрасте при одновременной оптогенетической стимуляции пирамидальных нейронов II/III слоя. После записи активности ткань головного мозга мышей препарировалась и ядра пирамидальных нейронов слоя II/III, экспрессирующие флуоресценцию, были отсортированы с помощью FACS с последующей очисткой РНК и секвенированием (20 mio reads, single end, unstrandet, 80 bp, illumina next gen).
Мы хотим идентифицировать (семейство) генов, которые коррелируют с электрофизиологическими особенностями популяции экспрессирующих флуоресценцию нейронов. Кроме того, мы хотим определить, изменяются ли профили экспрессии (семейства) генов (тех, которые коррелируют с электрофизиологическими особенностями) в мышиной модели психических расстройств.

Возможное сотрудничество:

Мы ищем человека для анализа результатов РНК секвенирования. Предлагаем сотрудничество/участие в публикации или можем оформить как фриланс/контракт.

Аффилиация:

University Medical Center Hamburg-Eppendorf, Center for Molecular Neurobiology, Institute of Developmental Neurophysiology (http://www.opatzlab.com/, https://twitter.com/HanganuOpatzLab).
Мы в Гамбурге, Германия.

Контакты:

Irina Pochinok (irina.pochinok@zmnh.uni-hamburg.de),
Jastyn Anne Pöpplau (jastyn.poepplau@zmnh.uni-hamburg.de)

Ссылка на зум будет доступна через тг чат https://t.me/sberlogabio ближе к началу Открыть/Комментировать

2021-11-03 13:58:55 @SBERLOGA онлайн доклад по граф-МЛ:
Фёдор Николаев ( Wayne State University, Epistemic AI) "Новые методы поиска сущностей в графах знаний" ("Methods for Ad hoc Entity Retrieval from Knowledge Graphs")
Четверг 4 ноября, 19.00 по Москве

В последние годы наблюдается рост популярности графов знаний в различных приложениях, таких как системы извлечения и поиска информации и интеллектуальные помощники. Традиционно извлечение из графов знаний выполняется путем отправки запросов на SPARQL, жестком языке запросов, основанном на тройных шаблонах и логических операциях. В этой работе мы предлагаем несколько подходов к произвольному извлечению сущностей, которые выходят за рамки ограничений этого подхода, позволяя пользователю отправлять запросы с использованием естественного языка в настройках произвольного извлечения, которые стремятся найти конкретные интересующие сущности из графа знаний. Мы предлагаем два новых метода для эффективного ранжирования объектов в таком сценарии. Во-первых, мы предлагаем Parameterized Fielded Term Dependence Models, которые определяют намерение пользователя, стоящее за каждой отдельной концепцией запроса, динамически оценивая его проекцию на поля структурированных представлений сущностей на основе небольшого количества статистических и лингвистических функций. Во-вторых, мы предлагаем Knowledge graph Entity and Word Embedding for Retrieval (KEWER), основанную на случайном блуждании модель встраивания как слов, так и сущностей в одно и то же пространство встраивания, которая позволяет нам вычислять сходство между встраиванием запроса и сущности для сопоставления релевантности в низкоразмерное пространство.

Доклад основан на работах:
http://webpages.eng.wayne.edu/~fn6418/docs/nikolaev-sigir16.pdf, вторая про https://github.com/teanalab/kewer.

Ссылка на зум будет доступна через тг чат https://t.me/sberlogawithgraphs ближе к началу Открыть/Комментировать

2021-10-26 15:15:37 @SBERLOGA онлайн доклад по биоинформатике :
Александр Ташкеев (University of Liege, Animal Genomics Lab) "Базовые аспекты производства и моделирования данных РНК-секвенирования одиночных клеток"
Пятница 29 октября, 18.00 по Москве

Поговорим про РНК-секвенирование одиночных клеток на примере коммерческого протокола 10x Genomics, самого распространенного на сегодняшний день.
Сначала рассмотрим экспериментальную часть в объеме, нужном для статистического моделирования таких данных и понимания возможных артефактов.
Потом обсудим разные подходы к моделированию - более и менее knowledge-driven, их возможные плюсы и минусы.

Ссылка на зум будет доступна через тг чат https://t.me/sberlogabio ближе к началу Открыть/Комментировать

2021-10-14 11:58:19 @SBERLOGA представляет онлайн доклад :
Антон Костин (МФТИ) "Биология на графах. Графы 'взаимодействия' генов на основе NLP анализа текстов."
Пятница 15 октября, 18.00 по Москве

Рассмотрим корпус биологических текстов по определенной тематике - болезнь Альцгеймера , глиобластома и тд.
Обучим NLP модель (типа word2vec или более продвинутые) на выбранном корпусе.
Возьмем список интересующих нас терминов - например генов.
Рассмотрим эмбединги генов, которые получены данной моделью, построим по ним граф близости.
После этого мы можем анализировать данный граф и пытаться понять насколько он отражает биологическую информацию.
Насколько он зависит от корпуса текстов, насколько кластеры биологически осмысленны, и так далее.
Об этом и будет рассказано. Разобраны ноутбуки, которые делают данное построение.

Доклад является идейным продолжением предыдущего доклада -

, https://t.me/sberloga/66

Ссылка на зум будет доступна через тг чат https://t.me/sberlogabio ближе к началу Открыть/Комментировать

2021-10-13 10:16:58 https://t.me/AI_meetups/506
Вебинар по использованию ML Space в SberCloud
Сам им не пользовался, однако не так давно был на демо и был приятно удивлен. Ребята сделали крутой продукт и с точки зрения функционала и удобства. Так то всегда есть колаб или кагл чтобы позапускать свои мл модельки, но если речь касается командной работы или вывода модели в пром то я думаю много датасаентистов сталкивались с разными "сложностями"

В общем представляю:
Бесплатный Вебинар ML Space на базе инструментов Intel oneAPI для всех желающих.
На вебинаре вы узнаете:
— подробности об инструментах Intel oneAPI;
— сценарии применения этих инструментов для построения ML-моделей;
— как получить бесплатный доступ к инструментам на платформе ML Space.
Вебинар будет полезен всем, кто интересуется data science.
Регистрируйтесь по ссылке.

Вебинар пройдёт — 14 октября 2021, четверг, 12:00 Открыть/Комментировать

2021-10-07 21:45:11 @SBERLOGA продолжает серию онлайн докладов посвященных АльфаФолд и темам вокруг него:
к.б.н А. Залевский (ИБХ РАН) и Д. Иванков (Сколково) расскажут о своих новых работах по АльфаФолду
Пятница 8 октября, 19.00 по Москве

Дмитрий расскажет о том, что АльфаФолд не годится для предсказания изменения стабильности и изменения функциональности белка вследствие мутации.
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.09.19.460937v1

Артур расскажет дайджест обзора основных вопросов о АльфаФолде: полнота предсказаний, предсказания нативно неструктурированных регионов, предсказания димеров, пригодность для криоЭМ и множество других занятных наблюдений:
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.09.26.461876v1

PS
Ссылка на зум будет доступна через тг чат https://t.me/sberlogabio ближе к началу доклада.
Видео записи докладов доступны на ютуб канале SBERLOGA https://www.youtube.com/c/sberloga Открыть/Комментировать