XLDB-2019: Snorkel - A System for Training Set Modeling

MS&E25: AI and Operations Research panel

Four Distributed Systems Architectural Patterns by Tim Berglund

Active (Machine) Learning - Computerphile

Eddie Bell: Weak supervision: a new paradigm for unreliable data | PyData London 2019

Theory and Systems for Weak Supervision (WWW 2020 BIG)

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

XLDB-2019: BlazingSQL & RAPIDS AI - A GPU-accelerated end-to-end analytics platform

XLDB-2019: Enabling Responsible Analytics - Bias-Corrected and Privacy-Preserving Training Data

A Skeptics Guide to Graph Databases - David Bechberger

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

XLDB-2019: Hardware Acceleration for Big Data Analytics and AI Workloads

Snorkel: Programming Training Data with Paroma Varma of Stanford University (2019)

XLDB-2019: Databricks Delta - A Unified Data Management System for Real-time Big Data

Интервью по проектированию системы Google: Design Spotify (с бывшим менеджером по маркетингу Google)

"Why Should I Trust you?" Explaining the Predictions of Any Classifier

Как производятся микрочипы? 🖥️🛠️ Этапы производства процессоров

Matti Lyra - Evaluating Topic Models

Unleashing Data-Centric AI with Stanford's Chris Ré

Vincent Warmerdam: How to Constrain Artificial Stupidity | PyData London 2019

Building Software Systems At Google and Lessons Learned