「昨年のハイライトでODSC West 2023に向けて気分を高揚させよう！」

「ODSC West 2023に向けて高揚しよう！」

データサイエンスを学ぶ際には、関連するトピックや形式などを考慮する必要があります。AIをより良く構築するために、今年のODSC Westからトップ10の仮想トークのリストを作成しました。異なるバックグラウンドを持つスピーカーからさまざまなトピックを学ぶことができます。無料のAi+トレーニングアカウントにサインアップするだけで、セッションにアクセスできます！すべてのセッションはこちらでご覧いただけます。

CHRYSALISとDAISYを使用したインシデント対応と脅威ハンティングのためのDS/AI

Jess Garcia | CEO, セキュリティ＆フォレンジックアナリスト, インシデントレスポンダー | One eSecurity, シニアインストラクター | SANS Institute

• 画像からテキストを抽出するためのトップ5のPythonライブラリ
• 「Colabノートブックで自分のLlama 2モデルを微調整する」
• 「PythonのPandasライブラリを使用した非慣例的な日時変換の簡易化」

最近では、サイバーセキュリティにおけるAIの利用についてよく話題になっています。多くのサイバーセキュリティベンダーが、製品が脅威を検出して停止するためにAIを使用していると主張していますが、彼らがそれをどのように行っているのかについてはほとんど情報がありません。このトークでは、DS4N6ツールセット（DAISY VM＆CHRYSALIS）の助けを借りて、インシデント対応と脅威ハンティングにAIを透明に使用する方法を学びます。また、この目的に最も役立つMLアルゴリズムについても学びます。

ノイズ除去拡散ベースの生成モデリング

Stefano Ermon, PhD | 助教 | スタンフォード大学

DALL·E 2などの拡散ベースの生成モデルは、優れた画像生成品質を実現しています。他の確率分布に基づく生成モデル（例：自己回帰）や暗黙のサンプリング手法（例：GAN）とは異なり、拡散モデルはデータ分布の勾配ベクトル場（スコア）を直接学習します。このフレームワークでは柔軟なアーキテクチャが可能であり、トレーニング中のサンプリングや敵対的トレーニング手法の使用は必要ありません。これらのスコアベースの生成モデルは正確な尤度評価を可能にし、最先端のサンプル品質を実現し、医療画像などさまざまな逆問題の性能向上に活用できます。

Dagsterを使用したタスクではなくデータアセットのオーケストレーション

Sandy Ryza | Dagsterプロジェクトリードエンジニア | Elementl

データスタックツール（dbt、Meltano、Airbyte、Fivetranなど）との相性が良いアセットベースのオーケストレーションは、データパイプラインを構築および維持する際に、データセットとMLモデルを信頼性を高め、進化させることができる方法です。このセッションの参加者は、データパイプラインを信頼性を高め、進化させる方法を学ぶことができます。

直感に基づく強化学習のアプローチ

Oswald Campesato | Founder | iQuarkt

強化学習（RL）は、MMP（マッシブマルチプレイヤー）ゲームで全人間チームに打ち勝つ、ロボティクスの進展、化学のタンパク質折りたたみ問題で驚異的な成果を上げています。RLの専門知識には、機械学習、統計、数学の領域における強い知識が必要です。さらに、RLには「ぼんやり」とした概念が多く含まれており、RLを学ぼうとする初心者にとっては難しいことがあります。しかし、このセッションでは、利用/探索や期待報酬の最大化などのさまざまなRLの概念の直感を提供し、これらの概念の実生活での例を紹介します。

NLP爆発の追い風に乗る

Rongyao Huang | リードデータサイエンティスト | CB Insights

このトークでは、私たちがCBI R&DでNLPスタックを近代化した方法と、それに伴う課題について共有します。第1部では、NLPの進化のタイムラインとマイルストーンを紹介し、”attention”革命以降の重要なトレンドに焦点を当てます。第2部では、HuggingFace TransformersやPytorch Lightningなどのオープンソースライブラリを活用し、様々なタスクと言語でトランスフォーマーモデルを使用することで得られた実戦での教訓について議論します。

因果AIの基礎知識

Robert Osazuwa Ness, PhD | シニアリサーチャー | Microsoft

因果推論は、データサイエンス、機械学習、データに基づく意思決定においてますます欠かせないツールとなっています。このトークでは、因果機械学習の現状を紹介し、実践で重要な問題をカバーします。特に、テクノロジーや小売業界に重点を置いています。また、因果推論のためのオープンソースツールのトレンドについても話します。最後に、DoWhyとその姉妹パッケージであるEconMLを使用した例を紹介します。これらは因果推論のPyTorchとなる組み合わせです。

AIガバナンスの新しいアプローチ：テクノロジーリード vs ポリシーリード

イラナ・ゴルビン | ディレクター | PwC Emerging Technologies and Responsible AIリード

過去数年間、多くの人々がAI/MLシステムの不適切な展開と使用による潜在的なリスクについてより詳しくなってきました。ほぼすべての規模とほぼすべてのセクターの企業は、重大なAIの失敗例を目にし、これらのシステムへの信頼の著しい低下を経験してきました。その結果、組織全体の利害関係者がこれらのリスクを解消し、AIのガバナンスを手中に収めることに興味を持つようになりました。一部の人々は、倫理的な問題の解決と品質を可能にする技術的な能力に引かれています。他の人々は、既存のコンプライアンスとポリシー手法に頼って基準を執行しています。このセッションでは、これらの異なるアプローチの概要、それぞれの利点と欠点、および技術、ビジネス、コンプライアンスチームが関与するAIガバナンスの堅牢なフレームワークを構築するための考慮事項について説明します。

クラウドの方向性、MLOps、およびプロダクションデータサイエンス

ジョー・ヘラースタイン博士 | コンピュータサイエンスのジム・グレイ教授 | カリフォルニア大学バークレー校

サーバーレスコンピューティングを含むクラウドテクノロジーの最近のトレンドは、インフラストラクチャを抽象化する新しいアプローチを約束しています。残念ながら、これらの提供はMLOpsの課題には対応できていません。この講演では、ジョシュが現在のクラウド提供の重要な約束と弱点について説明し、バークレーのRISElabからの研究とその結果生まれたオープンソースのAqueductシステムについて説明します。これらは、データとモデルを扱うすべての人にプロダクションデータサイエンスを手軽に提供しています。

堅牢で公正な不確実性推定

アーロン・ロス博士 | コンピュータおよび認知科学の教授 | ペンシルベニア大学

この講義では、一般的な問題に対処するための新しい技術を説明します。任意のブラックボックス予測手法に対して、データ分布が任意の予期せぬ方法で変化する可能性があり、人種・民族グループに焦点を当て、それが任意かつ交差する場合でも、正しい経験的カバレッジを持つ予測セットを生成する方法です。

今すぐセッションをチェック

上記のセッションは、データサイエンスの範囲を広くカバーし、AIをより良く構築するためのお手伝いをします。これらのセッションは、ODSC Westバーチャルカンファレンスの参加者から高い評価を受けています。無料ですべてのセッションをご覧いただけます。リアルタイムのカンファレンス体験をお求めの場合は、ODSC Westのインパーソンまたはバーチャルパスを入手することもできます。チケットは60％オフです。

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