Data Science Meetup

Борис Працюк, CTO, Scalarr
Тема виступу: How Big Data and Data Science help fight with fraud

Закінчив з відзнакою кафедру фізичної та біомедичної електроніки КПІ у 2007 році за спеціальністю “Фізична та біомедична електроніка”, а у 2012 році захистив дисертацію на факультеті електроніки в КПІ.
Зараз працює CTO у компанії Scalarr.

Борис розповість про те, як у світі цифрової реклами погані хлопці крадуть гроші у розробників додатків, що показують рекламу в своїх додатках. Як з точки даних виглядають різні типи фроду. Як організована інфраструктура усього рішення та які потрібно мати ролі. І наостанок, розкриє мега таємницю: різниця між data science в аутсорсі та продукті.

Олександр Савсуненко, Senior Research Engineer
Тема виступу: Levelling up your data flow

Олександр має досвід створення AI / ML алгоритмів для бізнес-додатків. Працює з найсучаснішими алгоритмами CV. Раніше розробляв CV-рішення для редактора фотографій Luminar.

Помилки та відкриття з випуску в моделі в продакшн: Як працювати зі зростаючими датасетами? Як побудувати ітеративну систему розробки ML моделі? Чому в data science потрібні QA і яка їх роль?

Michael Korkin, CTO, Everguard
Тема доповіді: How to improve safety in dangerous industrial workspaces with CV and sensor fusion

Багато промислових робочих місць залишаються надзвичайно небезпечними для працівників! Сталеві заводи, будівельні майданчики, нафтові установки, шахти мають високий рівень аварійності, у тому числі смертельних випадків.

Наша компанія покращує безпеку працівників за допомогою комп’ютерного зору, глибокого навчання та синтезу датчиків. На відміну від типових застосувань комп’ютерного зору, ми стикаємось з складними умовами, низькою видимістю, відсутністю основних комунікаційних даних та труднощами в отриманні наборів даних. Все це вимагає високоінноваційних рішень та мислення поза межами.