Мероприятия: ML / Data Science

Машинное обучение и Data Science — это про модели, которые превращают сырые данные в прогноз: спрос на товар, отток клиента, риск дефолта, отказ оборудования. Для B2B-компании это не «модный AI», а конкретный инструмент: добавить +3–5% к марже там, где раньше работала интуиция.

В подборке — митапы, конференции и интенсивы, где разбирают применимые подходы: feature engineering, выбор алгоритма под задачу, валидация моделей, перевод прототипа в production. Академических докладов «как устроен трансформер» здесь меньше — больше прикладного.

На что смотреть: формат и уровень спикеров (есть ли practitioners из индустрии, а не только PhD), наличие кода и notebooks, есть ли разбор провальных кейсов. Самые полезные мероприятия — те, где обсуждают, почему модель не масштабировалась с пилота в прод.

АСУТ Лаб использует ML точечно — там, где он даёт измеримый эффект на управленческое решение: прогноз кассового разрыва, классификация лидов в CRM, аномалии в производственных метриках. Какие задачи ML решает в наших проектах — описали на странице «Управленческая аналитика».