BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//jEvents 2.0 for Joomla//EN
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
BEGIN:VTIMEZONE
TZID:Europe/Moscow
BEGIN:STANDARD
DTSTART:20140903T190000
RDATE:20141026T010000
TZOFFSETFROM:+0300
TZOFFSETTO:+0400
TZNAME:Europe/Moscow MSK
END:STANDARD
BEGIN:STANDARD
DTSTART:20141026T010000
TZOFFSETFROM:+0400
TZOFFSETTO:+0300
TZNAME:Europe/Moscow MSK
END:STANDARD
END:VTIMEZONE
BEGIN:VEVENT
UID:781i1m19aol688keoq5mhel2vg@google.com
CATEGORIES:RTportal.ru
CREATED:20170606T092329
SUMMARY:Mail Ru Meetup
LOCATION:Кинозал Mail.ru Ленинградский проспект д.39, строение 79
DESCRIPTION;ENCODING=QUOTED-PRINTABLE:<a href="https://corp.mail.ru/ru/press/events/109/">https://corp.mail.ru/ru
 /press/events/109/</a><br/><br/>В программе – 3 доклада по 30 минут, после 
 которых участники смогут пообщаться в неформальной обстановке за чашкой чая
 . В этот раз спикерами выступят:<br/><br/>Дмитрий Селиванов, Однокласники<b
 r/><br/>Finding Similar Items in high-dimensional spaces: Locality Sensitiv
 e Hashing<br/><br/>Дмитрий познакомит слушателей с эффективным вероятностны
 м методом снижения размерности многомерных данных – Locality Sensitive Hash
 ing. На примере задачи поиска похожих текстовых документов гости подробно р
 азберут алгоритм Minhash и научатся выявлять дубликаты за линейное время.<b
 r/><br/>Дмитрий Бабаев, Тинькофф Банк<br/><br/>Data science using Big Data.
  Pragmatic approach<br/><br/>Подготовка данных, построение предиктивных мод
 елей и дальнейшее их использование становятся сложнее при работе с big data
 . Возникают новые проблемы, которые отсутствуют при работе с обычными объем
 ами данных. Комбинация привычных и новых инструментов работы с данными позв
 оляет использовать большие данные, применяя привычные подходы работы с данн
 ыми. Спикер расскажет, как эффективно использовать стандартные инструменты 
 машинного обучения из Python Data Stack (IPython Notebook, SciKit-Learn, Pa
 ndas) совместно с Apache Spark и Hadoop Stack. Он затронет подходы к машинн
 ому обучению на больших данных и LSML, а также поделится практическими прие
 мами ML в комбинации со Spark.<br/><br/>Андрей Кутузов, Mail.Ru Group<br/><
 br/>Нейронные языковые модели и задача определения семантической близости с
 лов для русского языка<br/><br/>Доклад касается популярных в последние годы
  нейронных или предсказательных моделей, которые переворачивают семантическ
 ий анализ текстов с ног на голову. Эти модели позволяют быстро получать век
 торы (не нужна запятая) во много тысяч раз компактнее, чем при традиционном
  подходе, и качество при этом только повышается.<br/>Подробнее @mephistophe
 ies This event was imported from: https://rtportal.ru/index.php/kalendar-so
 bytij/eventdetail/242/-/mail-ru-meetup?tmpl=component
DTSTAMP:20260813T012204Z
DTSTART;TZID=Europe/Moscow:20150904T180000
DTEND;TZID=Europe/Moscow:20150904T210000
SEQUENCE:1
TRANSP:OPAQUE
END:VEVENT
END:VCALENDAR