Всем привет, отправляю анонс сегодняшнего научно-технического вебинара НТР&HITs, на котором выступит Людмила Прохоренкова из Яндекс.

Людмила о вебинаре:
Для сравнения алгоритмов обычно используются метрики качества. Например, в задаче классификации можно использовать точность, F-меру и другие метрики. Возникает вопрос – как выбрать метрику качества для данной задачи?

Другими словами, можем ли мы как-то сравнивать между собой метрики? Мы подходим к этому вопросу с теоретической точки зрения – формируем список свойств, которыми должна обладать хорошая метрика, и теоретически проверяем эти свойства для популярных метрик. Помимо этого, мы получаем ряд интересных результатов. Например, мы доказываем, что не может существовать метрики, которая удовлетворяет всем свойствам сразу. Но если отказаться от одного из свойств, то можно предложить целое семейство метрик, которые удовлетворяют всем оставшимся свойствам.

Доклад, с которым выступит Людмила основан на статьях "Systematic analysis of cluster similarity indices: How to validate validation measures" (ICML 2021) и "Good Classification Measures and How to Find Them" (NeurIPS 2021).

Когда: 14 декабря 2021, 18:00 MCK (22:00 по Томску)
Спикер: Людмила Прохоренкова, Яндекс, Москва, Россия
Тема: Теоретический подход к выбору метрик качества в задачах классификации и кластеризации
Где: Zoom. Ссылка на регистрацию:  https://ntrlab.zoom.us/webinar/register/2816215991698/WN_YY9jyeyEQV6ST0YEmVR5fg

коллеги, в 15:00 приглашаю всех на наш воркшоп!
Тема: Воркшоп по nlp
Время: 14 дек. 2021 15:00 Москва
Подключиться к конференции Zoom
https://us02web.zoom.us/j/88141619755?pwd=YW9EeklablJVemt0cE91TXVtbXNRUT09
Идентификатор конференции: 881 4161 9755
Код доступа: 464257
агенда в PDF

для затравки: Татьяна Шаврина расскажет про проблемы современных бенчмарков, Варвара Логачева про то, как бороться с токсичностью в комментариях, а Михаил Галкин про токенизацию в графах знаний

Всем привет, я начал цикл статей по суммаризации:
1) https://habr.com/ru/post/595517/
2) https://habr.com/ru/post/595597/
Первая статья цикла: про саму задачу и методы, которые не требуют эталонных рефератов.
Вторая статья цикла: про экстрактивные методы с учителем.
В следующих частях планирую рассказать примерно всё, что я знаю о суммаризации, в том числе про современные трансформерные методы и способы оценки качества.

Спасибо! А запись будет?

да, будет

Уже поглотили и хочется ещё!👍

спасибо, у меня почти всё уже написано, публиковать буду по вторникам и четвергам :)

а после какого курса студенты выступают?

NLP курс от Huawei

если вам интересно поучаствовать, то в феврале будет новый запуск

👍🏻

Здравствуйте, подскажите мне пожалуйста, я сейчас дошёл до изучения механизма внимания и архитектуры "трансформеры" и тут на меня снизошло понимание - rnn сети вообще больше не нужны теперь? Раз внимание делает всё тоже самое, но лучше и быстрее. И для решения любой задачи можно взять чужой бёрт, доучить его под свою задачу и получить лучшие результаты. Зачем я тогда разбирался в rnn, в lstm? Зачем о них пишут в книгах, если эти архитектуры теперь бесполезны по факту? Можно же сразу описывать механизм внимания

А как же анализ временных рядов

А как же рнн трансформер а-ля хлнет

И тп и тд

Тоже самое про всякие w2v, гловы, фаст тексты, все эти эмбединги тоже уже давно не нужны?

не увидел колонки про прайсинг))