『ODSC Westに参加するトップディープラーニングセッション』

『トップディープラーニングセッションに参加するためのODSC West』

このごろ、NLPと生成AIに全世界が注目しているようです。しかし、深層学習の強い理解がなければ、産業の最先端の開発から最大限の成果を得ることは難しいでしょう。今年の10月30日から11月2日までのODSC Westでは、深層学習トラックのセッションを通じて、必要な核心的な知識とスキルを身につけることができます。以下にリストアップされたセッションなどです。

アンサンブルスタッキングアルゴリズムを用いた半教師無相関検出システム

Chuying Ma | シニアデータサイエンティスト | Walmart

• 「メーカーに会う ロボット学生がNVIDIA Jetsonを搭載した自律型車椅子を発表する」
• 「2023年のトップ10オープンソースデータサイエンスツールの比較概要」
• 「5つの手順でGoogle Cloud Platformを始める」

小売大手が処理しなければならない大量かつ多様なデータのため、在庫の損失や縮小が発生し、回避することができます。このセッションでは、既存のラベルを拡張し、異常を検出するための体系的で柔軟で拡張性のある包括的な異常検出アーキテクチャを探求します。この新しいシステムは、深層学習に基づく異常検出モデルや他の伝統的な機械学習モデルを柔軟に組み込み、アンサンブルスタッキングアルゴリズムによって統一された異常スコアを生成し、さまざまなタイプの異常を同時に対処することができます。

確率的間引きを使って学習アルゴリズムを大幅に高速化する方法

Vincent Granville | CEO兼エグゼクティブマシンラーニングサイエンティスト | MLtechniques.com

確率的間引きを使用して、モデルの予測力を低下させることなく、計算時間を削減する方法を探索します。このセッションでは、実世界のデータセットを使用して、この方法の利点と制限に焦点を当てて説明します。

データ中心のAIを実践し、AIがデータセットを改善する方法

Jonas Mueller | 主任科学者兼共同創設者 | Cleanlab

データ中心のAIによって、機械学習モデルのパフォーマンスを改善するために必要な時間と手作業を劇的に削減します。このセッションでは、最近のアルゴリズムに焦点を当てて、さまざまなデータセットでデータ中心のAIの基本的なアイデアを実用化する方法を示します。

イベント – ODSC West 2023

対面および仮想カンファレンス

10月30日から11月2日

LLMからデータ分析、機械学習から責任あるAIまで、最新のデータサイエンスとAIのトレンド、ツール、技術について掘り下げます。

MySQL HeatWave AutoMLでMLソリューションを統一かつユーザーフレンドリーに開発する方法

Sanjay Jinturkar | シニアディレクター、MySQL HeatWave | Oracle

Sandeep Agrawal, PhD | Oracleのコンサルティング上級メンバー

MySQL API for HeatWave AutoMLのさまざまなユースケースでの使用方法とサードパーティのアプリケーションとの連携能力について紹介します。分類、回帰、異常検出、予測、および推薦システムのユーズケースを開発するためにどのように役立つかに焦点を当てます。

Keras Core: TensorFlow、JAX、およびPyTorch用のKeras

Neel Kovelamudi | Kerasチームのソフトウェアエンジニア | Google

このセッションでは、Keras Coreの新機能について調査します。Keras Coreは、各フレームワークの利点を活用しながら、Kerasのシンプルな高レベルコンポーネントを使用してモデルを作成する開発者に可能性を提供します。

PythonとJSでゼロから始める顔認識

Serg Masis | Lead Data Scientist | Syngenta | ベストセラーオーサー

本実践セッションでは、オープンソースの技術や公開されている事前学習モデルを使用してゼロから顔認識システムを構築する方法をデモンストレーションします。このプロセスでは、JavaScript、Python API、ベクトルデータベースなどについての経験を積むことができます。

Lightningを使用したクラウドでの機械学習ワークフローの高速化

Noha Alon | エンジニアリングディレクター | Lightning AI

Daniela Dapena | コミュニティ研究サイエンティスト | Lightning AI

クラウドでの機械学習ワークフローの高速化方法を、オープンソースのライブラリであるLightningを使用して発見してください。このワークショップでは、異なるメソッドの紹介から、その主要な機能を最大限に活用するためのベストプラクティスのレビューまでを実演します。

ブームを超えて：大規模な推薦システムにおける人気バイアスの解読

Amey Porobo Dharwadker | エンジニアリングマネージャー、機械学習 | Meta

このセッションでは、推薦システムにおける人気バイアスの重要な問題に取り組みます。バイアスの現状、それを解決するための現在のアプローチ、そして将来の展望について探求します。このセッションの終了時には、問題とそれに寄与する要素についての理解が深まるでしょう。

なぜAIがそうした？ 機械学習における意思決定の解読

Swagata Ashwani | シニアデータサイエンティスト | Boomi

大規模な言語モデルは、ビジネスの成長に必須ですが、それらの解釈可能性の欠如は重大な問題です。このセッションでは、AIの解釈可能性のための最先端の技術について掘り下げ、モデルの解釈を理解し、評価し、向上させるための堅固なフレームワークを提供します。モデルの解釈可能性に関する固有の手法や事後手法、これらの手法の実践的な実装、モデルの不透明性によって生じる倫理的な考慮事項についても説明します。

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上記のセッションは、ODSC Westでの深い学習の旅の始まりに過ぎません。 ODSC Westでのパスを今すぐ入手して40％オフの割引を確定させてください。ただし、お早めにご利用ください。このセールは金曜日までです！

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