Data Science MeetUp: использование ML в производстве

29 сентября состоится встреча в Иннополисе, чтобы поговорить об использовании алгоритмов ML в производстве и обработку данных с самолетов и полетов. Бонус: кое-что про космос.

Программа:

Александр Стрельников, Lead Data Scientist, Accenture Russia, Applied Intelligence Прогнозирование температуры стали в промковше.

Применение машинного обучения в металлургии. Расскажем, как экономить электроэнергию с помощью машинного обучения при непрерывном процессе литья стали.

Андрей Жуков, CTO S7 Techlab, Данные и их инфраструктура в С7

Без правильного сбора и обработки данных нет никакой аналитики. И мы, кажется, разобрались, как правильно это делать в авиации, построив и инфраструктуру данных, и конвеер обработки данных. Поговорим о том, что S7 знает о себе, о самолетах и полетах. Расскажем про наш флот и про данные, которые мы с него получаем, как эти данные мы раскладываем, как поддерживаем и кому вообще эти данные нужны. БОНУС: Кое-что про космос.

Валентин Азанов, Lead Data Scientist, S7 Techlab, Машинное обучение в оптимизации обслуживания воздушных судов

Современная отрасль авиаперевозок неразрывно связана с цифровыми технологиями, призванными оптимизировать издержки ее субъектов, в частности, авиаперевозчиков и сервисных организаций. В число таких издержек входят операционные издержки обслуживания воздушных судов, потери топливной эффективности, потери необходимого уровня поддержания летной годности. В докладе расскажем, как алгоритмы ML помогают решать задач прогнозирования дефектов воздушных судов, оптимизировать процессы технического обслуживания.

Любовь Рожкова, Middle Data Scientist, S7 Techlab, Как использовать данные и прогнозирование для технического обслуживания самолетов. 

Поговорим о том, что такое техническое обслуживание самолетов и какие у него есть проблемы, решаемые с помощью данных. Приведем пример плохой постановки задачи на определение ресурса и расскажем, как выходить из ситуации. Ответим на вопрос, почему прогнозирование трудозатрат — это самое главное, и узнаем, как можно это делать с помощью деревьев. Поделимся планами на будущее.