Cluj-Napoca Data & AI - meetup #2

Program:
18:00 - 18:30 - Să ne cunoaștem puțin! Networking și niște gustări.

18:30 - 18:40 - Introducere
18:40 - 19:20 - "Site to JSON: A ChatGPT Story" - Dan Suciu, Co-Founder @ WebScrapingAPI & Co-Founder @ Cluj Hackathon
Extragerea datelor automat din orice site folosind ChatGPT
Am încercat să oferim un serviciu de auto-parsing folosind tehnologia AI pentru clienții noștri și am eșuat.

• Cum am structurat informațiile înainte să le trimitem înspre ChatGPT?
• Ce facem ca ChatGPT să nu piardă contextul?
• Ce facem când conținutul e mai mare decât limita de tokens?
• De ce n-a mers?
• Ce-am învățat din asta?

19:20 - 19:40 - Pauză

19:40 - 20:20 "Active Learning: Cum Invatam masinile sa Invete Eficient" - Paolo Moldovan, Machine Learning Engineer @ Banca Transilvania

Intr-o lume plina de date, etichetarea acestora pentru modelele de machine learning poate deveni o sarcina enorma si consumatoare de resurse. Prezentarea noastra va aduce in prim-plan conceptul de Active Learning, o metodologie care transforma masinile din receptori pasivi de date in invatatori proactivi, diminuand considerabil necesitatea etichetarii manuale.
Ne vom concentra pe problema esentiala: costurile semnificative, atat de timp cat si de resurse, asociate cu instruirea modelelor de invatare supervizata pe seturi mari de date. Active Learning ofera o solutie atractiva, permitand modelelor sa selecteze si sa interogheze datele de care au nevoie pentru a invata in mod eficient.
Vom explora diferitele tipuri de Active Learning subliniind scenariile lor de utilizare specifice si algoritmii care stau la baza lor.
Prezentarea noastra va motiva sa reevaluati modul in care instruim modelele de machine learning, evoluand de la o abordare traditionala de a 'hrani' modelul cu date, catre un proces de invatare activ, implicat si in cele din urma, mult mai eficient.