『ODSC West 2023の最初のセッションとスピーカーが発表されました』
ODSC West 2023の最初のセッションとスピーカーが発表されました
ODSC Westはまだ数ヶ月先ですが、すでにAIとデータサイエンスの第一人者によるエキサイティングなトーク、ワークショップ、トレーニングセッションが予定されています。以下をご覧ください。
CRMプラットフォームにAIを組み込んで売り手の成功を促進する
Sarah Kefayati｜アソシエイトプリンシパルデータサイエンティスト｜IBM
このセッションでは、顧客の好み、行動、購買履歴を分析することで、AIアルゴリズムがより良い推奨を生成する方法について探求します。また、パーソナライズされた推奨をCRMプラットフォームに統合するためのアーキテクチャと設計コンポーネントについても確認します。
MLOps：ドリフトの監視と管理
Oliver Zeigermann｜マシンラーニングアーキテクト｜フリーランサー
このワークショップでは、モデルのパフォーマンスを理解するための代理指標として使用できるメトリックについて説明します。このセッションのパート1では以下のことを行います：
- 既存の機械学習モデルでの本番シミュレーションとドリフトの検出
- OpenAPI機械学習サービスの利用
- Evidently、Prometheus、Grafanaを使用してドリフトを監視および検出します
パート2では以下のことをカバーします：
- ドリフトの解釈と分析、およびそれに対する対応策
- ドリフトの原因となった出来事の解釈と、それに対する対応策の決定
- 新しいデータでモデルの再トレーニングを行うことができます
- モデルのアーキテクチャまたは使用しているデータを再考することも検討できます
KappaデータアーキテクチャでCAPを捉える
Joep Kokkeler｜シニアデータエンジニア｜Dataworkz NL
CAP定理では、一貫性、可用性、パーティション耐性を同時に持つことはできませんが、Kappaアーキテクチャを選択することで、これらすべてを実現することが可能になるのはどうでしょうか？このセッションでは、KappaとLambda、マイクロサービスおよびモノリシックアーキテクチャの比較を含めて、Kappaとは何かについて議論します。
アンサンブルスタッキングアルゴリズムによる準教師付き異常検知システム
Chuying Ma｜シニアデータサイエンティスト｜Walmart
このセッションでは、既存のラベルを補完し、低コストで異常を検出するための体系的かつ柔軟な異常検知アーキテクチャについて探求します。新しいシステムは、従来の機械学習モデルとディープラーニングベースの異常検知モデルの両方を組み合わせ、アンサンブルスタッキングアルゴリズムによる統一された異常スコアを生成することで、異なるタイプの異常に対応します。
フィーチャーストアを使用したLLMのパーソナライズ
Jim Dowling｜CEO｜Hopsworks
このセッションでは、フィーチャーストアとプロンプトエンジニアリングを使用してLLMをパーソナライズする方法について学びます。オープンソースのフィーチャーストアであるHopsworksを使用して、パーソナライズされたLLMアプリケーションを構築する方法について詳しく見ていきます。
- プロンプトのテンプレートを作成し、ユーザークエリに簡単に組み込む方法
- ストリーミングフィーチャーパイプラインによって生成されるリアルタイムコンテキストデータと、バッチフィーチャーパイプラインによって生成されるユーザー固有データでプロンプトテンプレートを埋める方法
- ベクターデータベースから文書をプロンプトに組み込む方法（ユーザー入力とフィーチャーストアからの過去のユーザーデータの組み合わせによる）
タイムシリーズデータベースとは何か、なぜ必要なのか？
Jeff Tao｜創設者兼CEO｜TDengine
時系列データセットのサイズの増加は、関係データベースやNoSQLデータベースなどの一般的なデータベース管理システムにとって大きな課題です。このセッションでは、この課題への解決策である特定用途の時系列データベースについて説明します。これらのデータベースは、投入速度、クエリレイテンシ、データ圧縮の観点で非常に効率的です。また、特別な分析関数とデータ管理機能も備えているため、より簡単にアプリケーションを開発できます。
大規模言語モデルの評価技術
Rajiv Shah, PhD｜マシンラーニングエンジニア｜Hugging Face
このセッションでは、LLM（大規模言語モデル）と小規模な従来の機械学習モデルの能力に関する既存の研究について学びます。また、LLMが最適な解決策であるかどうか、EleutherAI Harnessなどの評価スイート、ヘッドトゥヘッドの競争手法、LLMを使用して他のLLMを評価するための技術などについても議論します。チュートリアルでは、プロンプトの役割、トークナイゼーション、事実の正確性の要件など、評価に影響する微妙な要素にも触れます。最後に、モデルのバイアスと倫理についての議論も実際の例に統合されます。
製造問題に適用されたデータサイエンス
アンガッド・アロラ｜製造データサイエンティスト｜Google
このセッションでは、データサイエンスが3つの製造KPI（生産性向上、効率化と資源利用の最適化、品質向上）の達成にどのように役立つかについて議論します。これらのKPIに影響を与えた主要なプロジェクトの例にも詳しく触れます。
次は何ですか？
11月に開催されるODSC West 2023に参加して、これらのトピックや他の多くのトピックについてさらに学びましょう。さらに、金曜日までに登録すると、対面またはバーチャルパスで70％割引になるスーパーアーリーバードセールの一環として大幅な割引を受けられます。
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
Was this article helpful?
93 out of 132 found this helpful
Related articles
