Наука о данных — это инициатива сообщества, определяемая усилиями многих людей и организаций, стремящихся расширить природу данных с открытым исходным кодом. Таким образом, мы хотим продемонстрировать различные доклады, которые представляют лучшее в нашем сообществе. Ниже приведен список бесплатных докладов и семинаров Виртуальная конференция ODSC East 2020, которые вы можете посмотреть сегодня, в четверг, 26 апреля.

Все время по восточному поясному времени

10:40: Поднимите свою аналитику от младенчества к зрелости: доктор Бретт Вуек | SAS
В ходе этого занятия вы узнаете о проблемах, с которыми сталкиваются компании в ходе цифровой трансформации, и о том, как необходимо решать проблемы на протяжении всего жизненного цикла аналитики, чтобы преобразовывать данные в действия для повышения ценности и принятия более эффективных и быстрых решений.

10:40: Глубокое погружение в Wenju — платформа решений для корпоративного ИИ: Чанфэн Чарльз Ван, доктор философии | Futurewei
Узнайте больше о Wenju — платформе, которая помогает предприятиям любого размера быстро и с минимальными затратами создавать комплексные решения ИИ в гибридных и мультиоблачных средах.

10:40: Сквозное моделирование и машинное обучение: Джордан Бейкерман, доктор философии, и Ари Зитин | SAS
На этом семинаре вы загрузите данные в память, подготовите входные переменные для моделирования и создадите сложные конвейеры аналитики, чтобы продемонстрировать мощные модели машинного обучения.

11:30: Обучение и эксплуатация интерпретируемых моделей машинного обучения: Франческа Лаццери, доктор философии | Microsoft
В этом выступлении мы представим некоторые общие проблемы развертывания модели машинного обучения и обсудим различные моменты, чтобы вы могли решить некоторые из этих проблем, например, как выбрать правильные инструменты. для успешного развертывания модели.

12:45: Ускорение жизненного цикла машинного обучения с помощью Kubernetes и инструментов обработки контейнерных данных: Абхинав Джоши и Тушар Катарки | Redhat
На сессии будет представлен обзор контейнеров и Kubernetes, а также того, как эти технологии могут помочь решить проблемы, с которыми сталкиваются специалисты по данным, инженеры по машинному обучению и разработчики приложений.

12:45: В защиту данных: обеспечение ценности во время глобального кризиса: Александр Дин | Snowplow Analytics
Александр представит некоторые стратегии повышения ценности бизнеса, например, путем: перехода от развертывания данных назад к развертыванию данных вперед; разрушение функциональных бункеров данных; пилотирование убойного приложения, которое, как все говорят, невозможно сделать, и многое другое.

14:15: Лучшие практики глубокого обучения и искусства управления исследованиями: Мозес Гуттманн | ALLEGRO AI
На этом семинаре мы поделимся опытом многочисленных проектов глубокого обучения. Мы обсудим такие темы, как оптимизация поиска гиперпараметров, предвзятость данных, уменьшение отдачи от аннотированных данных и продуктивное использование платформы управления экспериментами.

14:25: Глубокое обучение для табличных данных: набор хитростей: Джейсон МакГи | DataRobot
Благодаря дисциплинированному подходу к настройке гиперпараметров, использованию некоторых новейших методов и некоторой интуиции глубокое обучение может быть полезным подходом к изучению разнородных табличных данных.

15:15: DevOps для машинного обучения и другая полуправда: процессы и инструменты для жизненного цикла машинного обучения: Кенни Дэниел | Алгоритмия
В этом докладе будут рассмотрены: основные различия между ML и традиционной разработкой программного обеспечения, где SDLC работает с ML, а где он ломается, обзор нового стека ML, от обучения до развертывания и производства. , и больше.

15:15: Дизайн рабочего процесса для аннотаций на естественном языке Тереза ​​О’Нил: кандидат наук | iMerit
Это выступление основано на опыте iMerit в качестве партнера по аннотациям на естественном языке и излагает наш подход к пяти ключевым процессам в конвейере аннотаций: (i) обмен опытом, (ii) обучение аннотаторов, (iii ) проектирование рабочего процесса, (iv) цикл обратной связи и (v) оценка качества.

Хочу больше? Вы по-прежнему можете получить пропуск по запросу, чтобы увидеть все доклады, которые вы пропустили в течение недели. Подробнее здесь.