「サンフランシスコ大学データサイエンスカンファレンス2023年データソン（Datathon）は、AWSおよびAmazon SageMaker Studio Labと提携して開催されます」
The 2023 San Francisco University Data Science Conference Datathon will be held in collaboration with AWS and Amazon SageMaker Studio Lab.
2023年のデータサイエンスカンファレンス（DSCO 23）の一環として、AWSはサンフランシスコ大学（USF）のデータ研究所と提携し、データソンを実施しました。高校生と大学生の参加者は、空気の品質と持続可能性に焦点を当てたデータサイエンスプロジェクトで競いました。USFのデータ研究所は、データサイエンスの領域での学際的な研究と教育を支援することを目指しています。データ研究所とデータサイエンスカンファレンスは、サンフランシスコベイエリアの先端的な学術研究と技術産業の起業家文化の独特な融合を提供しています。
学生たちはAmazon SageMaker Studio Labを使用しました。これはJupyterLab環境と計算（CPUおよびGPU）およびストレージ（最大15GB）を提供する無料のプラットフォームです。ほとんどの学生が機械学習（ML）に馴染みがなかったため、MLパイプラインの設定方法（探索的データ分析、特徴量エンジニアリング、モデル構築、モデル評価、推論とモニタリングの設定方法）について簡単なチュートリアルが与えられました。チュートリアルでは、アマゾンの持続可能性データイニシアチブ（ASDI）のデータセットと国立海洋大気庁（NOAA）およびOpenAQからのデータを使用して、天候データを使用して空気の品質レベルを予測するためのバイナリ分類のAutoGluonモデルを構築する方法が説明されました。その後、学生たちはチームで独自のプロジェクトに取り組むことができました。優勝したチームはPeter Ma、Ben Welner、Ei Coltinが率いており、彼らはUSFでのデータサイエンスカンファレンスのオープニングセレモニーで賞を受賞しました。
イベントからの反応
「これは楽しいイベントであり、他の人と一緒に働く良い方法でした。私はクラスでPythonのコーディングを学びましたが、これはそれを現実的にするのに役立ちました。データソン中、私たちのチームメンバーと私は異なるMLモデル（LightGBM、ロジスティック回帰、SVMモデル、ランダムフォレスト分類器など）と、特定の天候条件下で大気の毒性を検出するためのNOAAのAQIデータセットのパフォーマンスについて調査しました。私たちは勾配ブースティング分類器を構築して、天候統計から空気の品質を予測しました。」
– カリフォルニア州ダンビルのアテニアンスクールのジュニアであり、データソンの優勝者の一人であるアナイ・パント氏。
「AIは職場でますます重要になっており、82％の企業が機械学習のスキルを持つ従業員を必要としています。私たちが皆が利益を得るために製品や体験を構築するために必要な才能を開発することは重要です。これにはソフトウェアエンジニアリング、データサイエンス、ドメイン知識などが含まれます。私たちは次世代のビルダーが機械学習を探求し、その能力を実験する手助けをすることを喜んでいます。彼らがこれを引き継ぎ、MLの知識を拡大していくことを願っています。個人的には、このデータソンでの学生の一人が作ったアプリをいつか使いたいと思っています！」
– AWS MLソリューションラボのディレクター、シェリー・マーカス氏。
「今年は初めてSageMaker Studio Labを使用しました。高校生/大学生と私たちの大学院生のメンターがSageMaker Studioを使用してプロジェクトを開始し、協力する速さに満足しました。」
– サンフランシスコ大学のデータ研究所のダイアン・ウッドブリッジ氏。
Studio Labを始める
このデータソンを逃した場合でも、自分自身のStudio Labアカウントに登録し、独自のプロジェクトに取り組むことができます。独自のハッカソンを実施する場合は、AWSの担当者にStudio Labの紹介コードをリクエストしてください。これにより、参加者はサービスに即座にアクセスできます。最後に、USFデータ研究所で来年のチャレンジを探すこともできます。
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