Мы только что завершили наш ODSC Europe, четыре дня практических занятий, семинаров и переговоров по темам и инструментам, определяющим будущее науки о данных и искусственного интеллекта под руководством известных экспертов. Если вы не смогли присоединиться к нам, не волнуйтесь, у вас все еще есть шанс испытать ODSC Europe по запросу на нашей платформе AI+.
[Подробнее об OpenDataScience: Экспертиза в области обработки и анализа данных, которая поможет вам получить работу в 2020 году]
Для начала ознакомьтесь с этими 5 высоко оцененными сеансами ODSC Europe 2020 бесплатно:
Смотрите самые рейтинговые сессии ODSC Europe 2020 здесь!
«PyTorch 101: Построение модели шаг за шагом» Дэниел Фойгт Годой, менеджер по финансовому консультированию и аналитике в Deloitte, декан выездного семинара по науке о данных
Во время этого занятия вы узнаете, как построить модель PyTorch, используя структурированный инкрементный подход, основанный на первых принципах. Вы поймете, почему PyTorch является самой быстрорастущей платформой глубокого обучения и как наилучшим образом использовать ее возможности, включая графики динамических вычислений, загрузчики данных, автоградацию и классы моделей.
«Создание лучшей культуры визуализации данных», Алан Раттер, основатель Fire Plus Algebra
Хотя визуализация данных стала неотъемлемой частью повседневной жизни, все еще существует множество барьеров, с которыми сталкиваются специалисты по визуализации данных, пытаясь создать максимальную ценность в работе, в первую очередь из-за организационной культуры. На этом занятии вы узнаете больше о проблемах, возникающих при попытке внедрить культуру визуализации данных в организации, и о том, как их преодолеть.
"Отсутствующие данные в контролируемом машинном обучении" Андрас Зсом, доктор философии, ведущий специалист по данным и адъюнкт-лектор по науке о данных Университета Брауна, Центр вычислений и визуализации
Неполные наборы данных могут привести к систематической ошибке в вашем анализе, что приведет к неправильным прогнозам вашей контролируемой модели машинного обучения. На этом занятии вы узнаете, почему многие из популярных подходов к устранению отсутствующих значений в наборах данных часто содержат систематическую ошибку, а также узнаете о лучших методах и методах, позволяющих прийти к беспристрастному заключению в случае отсутствия данных.
«Построение конвейера данных производственного уровня с помощью Kedro», Киёхито Кунии, инженер-программист, QuantumBlack
На одной из главных сессий ODSC Europe 2020 эта сессия посвящена изучению проблем, связанных с созданием развертываемых моделей машинного обучения, а также тому, как улучшить рабочий процесс исследовательского анализа данных и перейти к готовому к производству коду с использованием библиотеки Python с открытым исходным кодом под названием Kedro. и как применить принципы разработки программного обеспечения к коду машинного обучения, чтобы упростить его развертывание в производственной среде.
«Глубокое погружение в сверточные нейронные сети», Сюзанна Зогби, доктор философии, соучредитель MACTY.EU│ Содержание A
На этом занятии мы подробно рассмотрим сверточные нейронные сети (CNN), которые послужили толчком к недавним беспрецедентным достижениям в области компьютерного зрения. К концу занятия вы сможете ответить на такие вопросы, как: Что вычисляют CNN? Что такое CNN? Как CNN учатся? И в каких ситуациях их следует использовать.
Чтобы получить доступ ко всем основным сессиям ODSC Europe 2020, вы можете приобрести пропуск по запросу, доступный только в течение ограниченного времени:
Выступления по запросу и секционные заседания (129 евро):
- Доступ к основным докладам
- Доступ к демонстрационным докладам
- Доступ к разговорам о карьере
- Доступ к 51 сеансу работы в группах
Выступления по запросу, секционные заседания и практические занятия (299 евро):
- Доступ к основным докладам
- Доступ к демонстрационным докладам
- Доступ к разговорам о карьере
- Доступ к 51 сеансу работы в группах
- Доступ к 35 практическим семинарам
- Доступ к 26 практическим занятиям
