Предыдущие конференции: 2014 | 2015
  • Русский
  • English
Поделиться:

Александр Хрипливенко

Аспирант в Институте проблем математических машин и систем НАН Украины

Александр Хрипливенко

Аспирант в Институте проблем математических машин и систем НАН Украины

Биография

Сейчас является аспирантом Института проблем математических машин и систем Национальной академии наук Украины. Интересы — обучение с подкреплением (reinforcement learning), проблема несбалансированных выборок (imbalanced datasets). В прошлом работал как Machine Learning специалист в Ecoisme. До этого имел длинный послужной список как senior linux backend developer.
Как разработчик — имел самую различную практику, начиная от С и ассемблера и заканчивая Erlang и Python. От embedded до кластеров. В 2008 закончил НТУУ «КПИ», ФИВТ. В программировании — с 2002 года. В machine learning — с 2014 года. В 2016 решил заняться математикой, так как понял, что в современном Machine Learning есть фундаментальные проблемы, неразрешимые «в лоб».

Доклад

Тема: Блеск и нищета tensorflow

О чем: Правильный выбор инструмента разработки это ключевой вопрос, влияющий на качество ночного сна разработчика во время всех стадий разработки ПО. Последние два года характеризует массовый переход алгоритмов машинного обучения из академической науки в область технологий, что привело к появлению большого количества инструментальных средств, порой достаточно «сырых». К их числу относится фреймворк TensorFlow от Google. Его обзору посвящен настоящий доклад. В докладе обсуждаются преимущества и недостатки TF по сравнению с конкурентами (Torch, Theano, Caffe, чистый numpy/scipy, решения от Microsoft), рассматриваются нюансы использования TensorFlow в повседневной жизни (установка, настройка, отладка, развертывание) с точки зрения эффективности разрабатываемого решения и удобства работы Machine Learning-инженера — пользователя фреймворка.

Все доклады Александр Хрипливенко

Презентация: Блеск и нищета tensorflow
Level: beginner