Всем привет! Подходящий к концу 2021 год был очень насыщенным — нам удалось провести 5 митапов с интересными спикерами и экспертами рынка Data Science и Machine Learning. Мы узнали много интересного, и это здорово! Каждый год выходят сотни статей по машинному обучению, нейронным сетям, рекомендательным системам и другим областям связанным с искусственным интеллекта. Появляются тысячи новых репозиториев, API и сервисов с использованием современных технологий Data Science. А что из этого действительно стало важным событием? На какие технологии и сервисы стоит обратить внимание? На эти вопросы ответили эксперты по Data Science. Head of Computer Vision Platfrom | SberDevices  1. Трансформеры SWIN transformer – https://arxiv.org/abs/2103.14030 CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes – https://arxiv.org/abs/2106.04803  2. Генерация DALL-E – https://openai.com/blog/dall-e/ NUWA – https://arxiv.org/abs/2111.12417 StyleGAN3 – https://nvlabs.github.io/stylegan3/ 3. Мультимодальность CLIP – https://openai.com/blog/clip/ Florence – https://arxiv.org/abs/2111.11432  4. OCR OpenImages V5 – https://github.com/openvinotoolkit/training_extensions Opensource – https://github.com/faustomorales/keras-ocr + https://github.com/clovaai/CRAFT-pytorch  + https://github.com/JaidedAI/EasyOCR 5. Прорыв в self-supervised  https://github.com/facebookresearch/dino + https://arxiv.org/abs/2111.07832, https://github.com/microsoft/esvit + https://github.com/google-research/simclr extra 6. Meta AR dataset https://ai.facebook.com/research/publications/ego4d-unscripted-first-person-video-from-around-the-world-and-a-benchmark-suite-for-egocentric-perception/ Senior Manager of AI | NVIDIA Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesishttps://arxiv.org/abs/2105.05233  Alias-Free Generative Adversarial Networks (StyleGAN3)https://nvlabs.github.io/stylegan3/  Open AI Codex https://openai.com/blog/openai-codex/ + GitHub Copilothttps://copilot.github.com/  CLIP: Connecting Text and Imageshttps://openai.com/blog/clip/ Image GPT https://openai.com/blog/image-gpt/ + DALL·E: Creating Images from Text https://openai.com/blog/dall-e/ Head of Data Science | Blockchain.com 1. Uncertainty in Gradient Boosting via Ensembles  https://arxiv.org/abs/2006.10562  2. Interactive identification of individuals with positive treatment effect while controlling false discoverieshttps://arxiv.org/abs/2102.10778 3. Using Synthetic Controls: Feasibility, Data Requirements, and Methodological Aspectshttps://economics.mit.edu/files/17847 4. Systematic Analysis of Cluster Similarity Indices: How to Validate Validation Measureshttp://proceedings.mlr.press/v139/gosgens21a/gosgens21a.pdf 5. A Survey of Transformers https://arxiv.org/abs/2106.04554  extra 6. Failing Loudly: An Empirical Study of Methods for Detecting Dataset Shift 2019https://proceedings.neurips.cc/paper/2019/file/846c260d715e5b854ffad5f70a516c88-Paper.pdf  ML Team Lead | Одноклассники TT-Rec: Tensor Train Compression for Deep Learning Recommendation Modelshttps://arxiv.org/abs/2101.11714 Large-Scale Modeling of Mobile User Click Behaviors Using Deep Learninghttps://arxiv.org/abs/2108.05342 Transformers4Rechttps://github.com/NVIDIA-Merlin/Transformers4Rec Learning to Represent Human Motives for Goal-directed Web Browsinghttps://arxiv.org/abs/2108.03350 An Audit of Misinformation Filter Bubbles on YouTube: Bubble Bursting and Recent Behavior Changeshttps://dl.acm.org/doi/10.1145/3460231.3474241 Head of Data Science | Ситимобил 1.  DALL·Ehttps://openai.com/blog/dall-e/ 2.  Работы DeepMind в биологииhttps://github.com/deepmind/alphafold + https://deepmind.com/blog/article/enformer 3.  Новые релизы от Apachehttps://flink.apache.org/news/2021/09/29/release-1.14.0.html + https://kafka.apache.org/downloads 4.  Kats от Facebook и Merlion от Salesforcehttps://github.com/salesforce/Merlion + https://github.com/facebookresearch/Kats 5.  Copilothttps://copilot.github.com/ Директор центра Big Data | МТС Ужесточение законодательства в сфере работы с данными. Отказ от cookies.  Graph embeddings и transformers. Рост рынка MLops и других технологий в сфере обработке данных. Рынок труда Data Science сильно перегрет. Data Science становится не только востребованным, но и популярным и модным. Приятного просмотра!