Как применить машинное обучение на практике? Конференция от экспертов Яндекса

27 сентября 2025 года на московском Арбате и в онлайн-формате состоится Practical ML Conf — конференция, посвященная практическому применению технологий машинного обучения. Участников ждут реальные кейсы от инженеров Яндекса, технические доклады и интерактивная экспо-зона с возможностью протестировать ML-решения в действии.

Шесть направлений ML в одной программе

Программа конференции охватывает ключевые области современного машинного обучения:

• Data Science — методы анализа и обработки больших массивов данных для извлечения бизнес-инсайтов.
• NLP (Natural Language Processing) — технологии обработки естественного языка, включая работу с текстом и диалоговыми системами.
• RecSys (Recommendation Systems) — алгоритмы персонализации контента и товарных рекомендаций.
• CV (Computer Vision) — компьютерное зрение для анализа изображений и видео.
• Speech — технологии распознавания и синтеза речи.
• MLOps — инфраструктура и практики для внедрения и поддержки ML-моделей в производственной среде.

Доклады будут проходить параллельно в четырех тематических залах: "Данные", "Код", "Сеть" и "Серверная".

Звездные кейсы от практиков

Среди ключевых выступлений — презентация команды Яндекс Учебника о создании интеллектуального репетитора по математике на базе ML-технологий. Keynote-доклад представит Алексей Колесов, CTO R&D "Яндекс Поиска".

Программный комитет включает экспертов из ведущих организаций:

• Пётр Ермаков (Яндекс, ML бренд-директор).
• София Иванова (Яндекс, ML бренд-менеджер).
• Андрей Кузнецов (AIRI).
• Валентин Малых (ИТМО).
• Даниил Бурлаков (RecSys).
• Алексей Морозов (Яндекс Реклама).

Интерактивная экспо-зона: попробуй ML в деле

Особенность конференции — насыщенная экспо-программа с практическими активностями:

Поиск и рекламные технологии — демонстрация возможностей YandexGPT, YandexART и SpeechKit в реальных сценариях.

B2B Tech — знакомство с SourceCraft Code Assistant и AI Studio для разработки приложений на Yandex Cloud.

Городские сервисы — умные камеры, AI-ассистенты, решения для логистики и торговых платформ.

Вертикальные решения — рекомендательные системы Яндекс Путешествий, прогнозирование цен на Авто.ру, 3D-аналитика в сфере недвижимости.

Yandex Humanoids — демонстрация гуманоидных роботов и технологий управления ими.

Практическая ценность для карьеры

Участники смогут не только послушать доклады, но и проверить свои навыки: пройти квизы, попробовать "починить" сломанную ML-модель, протестировать AI-ассистентов и посоревноваться с алгоритмами в прогнозировании цен.

Развитие ML-компетенций

Конференция демонстрирует актуальные тренды в области машинного обучения, но для системного развития в этой сфере важно получить фундаментальную подготовку. Специализированные курсы машинного обучения позволяют изучить математические основы ML, алгоритмы классификации и кластеризации, нейронные сети, работу с данными и другие ключевые компетенции, которые необходимы для успешной карьеры в области искусственного интеллекта.

Целевая аудитория: от студентов до топ-менеджеров

Practical ML Conf создана для широкого круга специалистов:

• Инженеры и исследователи AI — получат свежие кейсы и лучшие практики от коллег из индустрии.
• Разработчики продуктов — узнают, как эффективно интегрировать ML в пользовательские сервисы.
• Специалисты по данным — познакомятся с новыми подходами к анализу и моделированию.
• Студенты технических вузов — смогут оценить реальные перспективы карьеры в ML.
• Продуктовые менеджеры — поймут возможности применения машинного обучения в бизнес-задачах.

Формат для максимального погружения

Место проведения: Москва, Арбат (очное участие) + онлайн-трансляция для удаленных участников.

Длительность: насыщенная однодневная программа с параллельными секциями и практическими активностями.

Регистрация: обязательная для получения доступа к материалам и трансляции.

Сертификат: подтверждение участия для профессионального портфолио.

Тренды ML-индустрии 2025

Конференция отразит актуальные направления развития машинного обучения:

• Генеративный AI — от текста до изображений и кода.
• MLOps зрелость — стандартизация процессов внедрения моделей.
• Мультимодальные системы — интеграция текста, изображений и звука.
• Edge ML — машинное обучение на мобильных устройствах.
• Responsible AI — этические аспекты и объяснимость моделей.

Networking и обмен опытом

Очный формат обеспечит живое общение с коллегами из разных компаний и направлений. Это особенно ценно в быстро развивающейся ML-индустрии, где личные связи часто становятся источником новых проектов и карьерных возможностей.

Преемственность и развитие

Организаторы отмечают успех Practical ML Conf 2024, которая собрала широкую аудиторию IT-специалистов. В 2025 году программа стала еще более насыщенной, а экспо-зона — более интерактивной.

Практическая направленность как конкурентное преимущество

В отличие от академических конференций, Practical ML Conf фокусируется на реальных кейсах применения машинного обучения в продуктах с миллионами пользователей. Участники получают знания, которые можно применить уже на следующий день после мероприятия.

Доступность для разных уровней подготовки

Программа продумана так, чтобы быть полезной как опытным ML-инженерам, так и специалистам, делающим первые шаги в Data Science. Параллельные секции позволяют выбрать оптимальный уровень сложности.