Archiwum kategorii: Spotkania

Informacje o spotkaniach

MLGdańsk #132 – How to transform a notebook model into a system pipeline

Zapraszamy na spotkanie MLGdańsk – online w poniedziałek, 2022.10.03 o 18:00.

link do spotkania: https://meet.jit.si/MLGdansk_03102022_nb132

Prelegent:
Francisco Pinto-Santos, MSc
➡️ https://www.linkedin.com/in/franpintosantos/
➡️ https://github.com/GandalFran
➡️ https://scholar.google.es/citations?user=oX-eoqoAAAAJ&hl=es

Temat:
How to transform a notebook model into a system pipeline

Opis prelekcji:
“In the world of data analysis, there is a lot of information on the Internet about building models of various kinds to solve all kinds of problems. However, when a complex model is developed, it is necessary to implement it in a software system.

In this step, most of the people dedicated to data science, need the help of software architects and engineers, MLOps, etc. Therefore, in this workshop, we intend to show the first steps to identify how to segment a model in processing stages, and implement a distributed pipeline, managed by basic continuous integration techniques, allowing the creation and maintenance of a comprehensive system that serves the model.

To do so, we will first introduce the concept of microservice architectures and event-driven architectures, and then explain what an event broker is and start working with a real one, Apache Kafka.

Once the work base is established, we will teach how to create microservices in Python integrated with Apache Kafka, with a model (or part of it) integrated in these, as well as the necessary scripts for the continuous integration of these.

Finally, we will explain the possibilities offered when integrating ingest, storage, etc. so that attendees can expand their knowledge in this area later.”

Prelekcja w języku angielskim.

Serdecznie zapraszamy – spotkanie otwarte dla wszystkich zainteresowanych!

MLGdańsk #131 – Legal Document Summarization and AI Explainability

Zapraszamy na spotkanie MLGdańsk – online w poniedziałek, 2022.09.19 o 18:00.

link do spotkania: https://meet.jit.si/MLGdansk_19092022_nb131

Temat:
Legal Document Summarization and AI Explainability

Prelegent:
Claudia Schulz, PhD
Thomson Reuters Labs
https://www.linkedin.com/in/claudia-schulz-phd/

Opis prelekcji:
„Legal research is a highly manual and time-consuming process. Legal professionals, for example, have to read court cases that are up to 100 pages long, just to identify the most important aspects in order to decide whether their firm should represent the case.

Natural Language Processing (NLP) techniques like information extraction and summarisation thus provide great opportunities to save law firms time. However, applying NLP to legal documents is highly challenging due to the domain-specific terminology and variability in the legal document layout.

In this talk, we show how Thomson Reuters Labs tackles these challenges and present our work on summarising court cases and providing human-understandable explanations thereof.”

Prelekcja w języku angielskim.

Serdecznie zapraszamy!

 
 
 
 

PS: Więcej informacji na temat Thomson Reuters Labs wraz z ofertami pracy: https://www.thomsonreuters.com/en/artificial-intelligence/join-thomson-reuters-labs.html

MLGdańsk #130 – AI Governance, Standards and Regulation for a Trustworthy AI ecosystem

Zapraszamy na spotkanie MLGdańsk – online w poniedziałek, 2022.09.05 o 18:00.

link do spotkania: https://meet.jit.si/MLGdansk_05092022_nb130

Temat:
AI Governance, Standards and Regulation for a Trustworthy AI ecosystem

Prelegent:
Dr. Ansgar Koene
Global AI Ethics and Regulatory Leader at EY
https://www.linkedin.com/in/akoene/

Opis prelekcji:
„The increasing use of algorithmic decision-making technologies (colloquially referred to as “AI”) in industry, commerce and public service provision are giving rise to concerns about potential negative impacts on individuals (e.g. algorithmic discrimination bias) and the wider socio-economic fabric of society (e.g. displacement of jobs).

With trust in the technology being cited as a key barrier for successful deployment, both in the public and private sector, there is a growing push toward translating AI ethics principles into actionable practice.

This talk will review current initiatives towards the development of AI governance frameworks, ethics and oversight related standards and regulations, and discuss the role each of these can play within a wider ecosystem of trustworthiness for the use of AI.”

Prelekcja w języku angielskim.

Serdecznie zapraszamy!

MLGdańsk #129 – spotkanie z okazji 6 urodzin naszej grupy

Z okazji 6 urodzin grupy MLGdańsk spotkaliśmy się, w środę 17 sierpnia 2022 w Nowym Browarze w Gdańsk

Dziękujemy wszystkim Członkom naszej grupy, a w szczególności naszym drogim Prelegentom – to dzięki Wam i dla Was istnieje nasza społeczność 🙂

Zachęcamy do udziału w naszych spotkaniach, w przyszłym roku najprawdopodobniej formuła będzie mieszana – online + offline częściowo / na żywo.

Kolejne prelekcje i spotkania już wkrótce. Zapraszamy!

MLGdańsk #125 – AI for autonomy of blind and visually impaired people

Zapraszamy na spotkanie MLGdańsk – online w poniedziałek, 2022.05.09 o 18:00.

link do spotkania: https://meet.jit.si/MLGdansk_09052022_nb125

Temat:
AI for autonomy of blind and visually impaired people

Prelegenci:
Artur Godlewski, Jarosław Mąka, Monika Falk, dr Wojciech Figiel, Agnieszka Mikołajczyk

Reprezentują oni firmę Zatoichi https://zatoichi.pl/

Kilka słów o prelekcji:
“We would like to talk about our development of an application for blind that will read expiration dates from food packages.

Moreover we will talk about how it is connected with the autonomy of blind and visually impaired people.”

Prelekcja w języku angielskim.

Serdecznie zapraszamy!

MLGdańsk #123 – MLGdańsk – pogaduchy – ciekawostki i plany

Serdecznie zapraszamy do uczestnictwa ONLINE w 123. spotkaniu grupy MLGdańsk.

Spotkanie odbędzie się już w poniedziałek, 2022.04.04, o godz. 18:00

link do spotkania: https://meet.jit.si/MLGdansk_04042022_nb123

Tym razem NIE BĘDZIE klasycznej prelekcji.

Na spotkaniu grupy chcemy w luźnej atmosferze porozmawiać o obecnych projektach, ciekawostkach ze świata ML, też omówić plany grupy.

Ogólnie planujemy pogaduchy na ciekawe tematy (liczymy na głos uczestników spotkania!).

Serdecznie zapraszamy!

MLGdańsk #122 – Co myślimy o szczepieniach przeciwko COVID-19?

Spotkanie online odbędzie się w poniedziałek, 2022.03.21, godz. 18:00

link do spotkania: https://meet.jit.si/MLGdansk_21032022_nb122

Prelegentami będą:
Filip Żarnecki / VoiceLab
https://www.linkedin.com/in/filip-zarnecki-42a0391bb/
Michał Laskowski / VoiceLab
https://www.linkedin.com/in/michal-laskowski/

Tematem prelekcji to:
Co myślimy o szczepieniach przeciwko COVID-19?

Opis prelekcji:

„Wciąż jest wiele osób, które wahają się, czy należy się zaszczepić, czy nie, mimo że osiągnięcie odporności stadnej jest kluczowym elementem zakończenia pandemii COVID-19.

W dużym stopniu wpływ na nich mają opinie zamieszczane w mediach społecznościowych, m.in. na Twitterze.

Autorzy zaprezentują wyniki badań nad analizą sentymentu opartych na polskim korpusie danych z Twittera.

Pozwala to lepiej zrozumieć stosunek społeczeństwa do COVID-19 i szczepień przeciwko COVID-19.”

Serdecznie zapraszamy!

MLGdańsk #121 – Predicting the Unpredictable: Mathematical Models and the Covid 19 Pandemic

Spotkanie online odbędzie się w poniedziałek, 2022.03.07, godz. 18:00

link do spotkania: https://meet.jit.si/MLGdansk_07032022_nb121

Prelegentem będzie prof. Tyll Krüger
https://scholar.google.pl/citations?user=4_ads5kAAAAJ&hl=en

Tematem prelekcji to:
Predicting the Unpredictable: Mathematical Models and the Covid 19 Pandemic

Opis prelekcji:

„Predicting the future of the COVID-19 pandemic is a challenging task and can not be done without mathematical models describing the progression of the epidemic.

Despite large uncertainties about epidemiological relevant medical and social key parameters, mathematical models can provide deep insights into the dependency of the epidemic dynamics on those parameters.

Epidemiological models can furthermore be used to develop and improve rational strategies for controlling the COVID-19 epidemics.

We focus in the talk on fundamental mathematical features of individual based epidemic models and highlight the close relation to problems in percolation and random graph theory.

We emphasize the special role of households and discuss some results and conjectures in first passage percolation and their impact on epidemic processes.

Finally we present some outcomes of the MOCOS microsimulation model for the COVID -19 epidemic in Poland and Germany and reflect on problems related to model based policy advice for epidemic control.”

Językiem prelekcji będzie angielski.

Serdecznie zapraszamy!

Invitation – MLGDAŃSK #111 – Low-resource expressive text-to-speech using data augmentation

We would like to invite you to our first meeting after summer break!

Meeting will be held ONLINE, on Monday 2021.09.06, at 18:00

Our guest will be Tom Merrit (Amazon) https://www.linkedin.com/in/thomas-merritt-561a16101/

Title of presentation is:
Low-resource expressive text-to-speech using data augmentation

Abstract of Tom’s presentation:

While recent neural text-to-speech (TTS) systems perform remarkably well, they typically require a substantial amount of recordings from the target speaker reading in the desired speaking style.

In this work, we present a novel 3-step methodology to circumvent the costly operation of recording large amounts of target data in order to build expressive style voices with as little as 15 minutes of such recordings.

First, we augment data via voice conversion by leveraging recordings in the desired speaking style from other speakers.

Next, we use that synthetic data on top of the available recordings to train a TTS model.

Finally, we fine-tune that model to further increase quality. Our evaluations show that the proposed changes bring significant improvements over non-augmented models across many perceived aspects of synthesised speech.

We demonstrate the proposed approach on 2 styles (newscaster and conversational), on various speakers, and on both single and multi-speaker models, illustrating the robustness of our approach.

Link to the online meeting is:
https://meet.jit.si/MLGdansk_06092021_nb111

This speech won’t be recorded due to IP restrictions.

Zapowiedź – 102. spotkanie [ONLINE] – Sztuczna inteligencja w medycynie na przykładzie rozpoznawania złośliwości guzów nerek

Serdecznie zapraszamy do uczestnictwa ONLINE w 102. spotkaniu grupy MLGdańsk.

Spotkanie odbędzie się w poniedziałek, 15.03.2021, godz. 18:00

link do spotkania: https://meet.jit.si/MLGdansk_15032021_nb102
(uwaga: nowy link, korzystamy z jitsi)

Prelegentem będzie Aleksander Obuchowski z radiato.ai
https://radiato.ai/
https://www.linkedin.com/in/aleksander-obuchowski/

Temat prelekcji to:
Sztuczna inteligencja w medycynie na przykładzie rozpoznawania złośliwości guzów nerek

Parę słów od Prelegenta:
„Na prezentacji opowiemy o systemie do rozpoznawania złośliwości guzów nerek opracowanym przez grupę radiato.ai na Politechnice Gdańskiej.

Na jego przykładzie opowiemy też szerzej o sztucznej inteligencji w
medycynie, o architekturach, pre-processingu i metodach transferu
wiedzy.”

Serdecznie zapraszamy!

99. spotkanie [ONLINE] – Ile mleka produkuje krowa? R w środowisku produkcyjnym.

Spotkanie MLGdańsk #99 odbyło się 25 stycznia 2021 r.

Mateusz Bogdański, Senior Data Scientist z firmy Arla przedstawił prezentację pt.: „Ile mleka produkuje krowa? R w środowisku produkcyjnym

Mateusz przedstawił problem prognozowania produkcji mleka oraz jakie czynniki wpływają na wysokość produkcji (np. cena paszy). Następnie opisał model autoregresywny, służący do predykcji oraz usprawnienia jakie poczynił zespół w celu polepszenia dokładności prognozy.

Model został stworzony w języku R, natomiast obsługa modelu w środowisku produkcyjnym zapewniona została przy wykorzystaniu języka C#.

Na koniec prezentacji Mateusz opisał czego nauczył się zespół w trakcie realizacji projektu.

Link do nagrania:
?https://www.youtube.com/watch?v=m1-GrNgEaZ4

Link do slajdów:
?MLGdańsk #99 Mateusz Bogdański – Ile mleka produkuje krowa

97. spotkanie [ONLINE] – Wykrywanie obiektów na obrazie

Spotkanie MLGdańsk #97 odbyło się 14 grudnia 2020 r.

Karol Majek, właściciel firmy Cufix, prowadzący bloga deepdrive.pl oraz mentor w programie Udacity Self-Driving Car Nanodegree przedstawił prezentację pod tytułem „Wykrywanie obiektów na obrazach

Prezentacja jest ciekawym materiałem zarówno dla początkujących jak i zaawansowanych praktyków uczenia maszynowego.

Na wstępie Karol wyjaśnił zagadnienia oraz pojęcia związane z zadaniami detekcji oraz segmentacji obrazów. Następnie opisał najnowocześniejsze architektury sieci neuronowych, niektóre liczące zaledwie kilka miesięcy. Zainteresowani użyciem tych rozwiązań znajdą w nagraniu przegląd frameworków oraz narzędzi, które mogą być pomocne w tworzeniu systemów analizy obrazu.

Po prezentacji wywiązała się interesująca dyskusja na temat algorytmów, pojazdów autonomicznych oraz implementacji sieci neuronowych na urządzeniach mobilnych.

Link do nagrania:

?https://www.youtube.com/watch?v=xPimQUoW6aY

96. spotkanie [ONLINE] – MLOps: Data Science End to End

Spotkanie MLGdańsk #96 odbyło się 30.11.2020 r. #mlgdansk

Amadeusz Lisiecki, na co dzień pracujący w firmie Roche jako “MLOps Engineer” oraz działający w Hackerspace Pomorze przybliżył nam co kryje się pod zagadkowym akronimem MLOps. #mlops #machinelearning

Tytuł prelekcji Amadeusza to: „MLOps: Data Science End-to-End”.

MLOps to zbiór dobrych praktyk i narzędzi stosowanych w tworzeniu systemów informatycznych wykorzystujących uczenie maszynowe. Metodyka powstała na wzór popularnej obecnie oraz sprawdzonej metodyki DevOps.

Tworzenie jak i utrzymywanie rozwiązań software’owych używających metod uczenia maszynowego różni się od tworzenia standardowych produktów informatycznych. 

Opracowanie takich systemów wiąże się z wyzwaniami w sposobie ich wdrażania, monitorowania i utrzymywania. Typowymi problemami w cyklu ich życia są: reprodukowalność eksperymentów, trenowanie modeli, wydajne serwowanie modeli na produkcji. Wskazane jest oczywiście wdrożenie CI/CD oraz specyficznego dla MLOps procesu CT – continuous training.

Amadeusz poruszył te zagadnienia w swojej prelekcji. Przedstawił zarys metodyk MLOps oraz opisał pomocne narzędzia.

Pierwszym z przedstawionych narzędzi było Kedro, które umożliwia tworzenie wygodnych pipelinów dla zadań ML. Framework Kedro powstał w Pythonie, dobrze współpracuje z notatnikami Jupyter oraz zawiera przydatne abstrakcje wspomagające tworzenie różnych wariantów eksperymentów i modeli. 

Na koniec Amadeusza przedstawił Kubeflow, czyli zestaw narzędzi dedykowanych uczeniu maszynowemu dla Kubernetesa. Kubeflow znacznie upraszcza pracę ze złożonymi pipelinami w systemach ML, oraz umożliwia łatwe skalowanie systemów.

Prezentacja ze spotkania dostępna po tym linkiem.

Nagranie ze spotkania:
??https://www.youtube.com/watch?v=I7v9pl702Wo&feature=youtu.be

Dodatkowe materiały: