Preparati per l’ODSC West 2023 con i momenti salienti dell’anno scorso!

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C’è molto da considerare quando si tratta di apprendere la scienza dei dati, come ad esempio quali argomenti sono rilevanti, il formato e così via. Per aiutarti a costruire AI in modo migliore, abbiamo creato una lista dei dieci migliori talk virtuali di ODSC West di quest’anno in modo che tu possa imparare una varietà di argomenti e da relatori di diverse esperienze. Tutto ciò che devi fare è iscriverti a un account di formazione gratuito Ai+ e avrai accesso alle sessioni! Guarda tutte le sessioni qui.

DS/AI per Incident Response e Threat Hunting con CHRYSALIS e DAISY

Jess Garcia | CEO, Analista di Sicurezza e Forense, Incident Responder | One eSecurity, Senior Instructor | SANS Institute

• Ricercatori Samsung AI introducono Neural Haircut un nuovo metodo di intelligenza artificiale per ricostruire la geometria basata su ciocche dei capelli umani da video o immagini.
• Un nuovo software sviluppato dai ricercatori dell’Università di Surrey può verificare quanto effettivamente sa l’Intelligenza Artificiale.
• Top 5 librerie Python per estrarre testo dalle immagini

Si parla molto dell’uso di AI nella sicurezza informatica in questi giorni. Molte aziende di sicurezza informatica affermano che i loro prodotti utilizzano l’AI per rilevare e fermare le minacce, ma sono disponibili poche informazioni su come lo fanno. In questo talk, imparerai come utilizzare in modo trasparente l’AI nella risposta agli incidenti e nella ricerca delle minacce con l’aiuto dell’insieme di strumenti DS4N6 (DAISY VM & CHRYSALIS) e conoscerai gli algoritmi di ML più utili a questo scopo.

Modellazione Generativa basata sulla Diffusione del Denoising

Stefano Ermon, PhD | Professore Assistente | Stanford University

I modelli generativi basati sulla diffusione, come DALL·E 2, hanno raggiunto una qualità eccezionale nella generazione di immagini. A differenza di altri modelli generativi basati su rappresentazioni esplicite di distribuzioni di probabilità (ad esempio, autoregressivi) o procedure di campionamento implicite (ad esempio, GAN), i modelli di diffusione apprendono direttamente il campo vettoriale dei gradienti della distribuzione dei dati (score). Questo framework consente architetture flessibili e non richiede campionamento durante l’addestramento o l’uso di metodi di addestramento avversariali. Questi modelli generativi basati su score consentono una valutazione precisa della probabilità, raggiungono una qualità campionaria all’avanguardia e possono essere utilizzati per migliorare le prestazioni in una varietà di problemi inversi, inclusa l’elaborazione delle immagini mediche.

Orchestrare gli Asset dei Dati anziché i Task, con Dagster

Sandy Ryza | Ingegnere Capo – Progetto Dagster | Elementl

La orchestrazione basata su asset funziona bene con strumenti moderni di data stack come dbt, Meltano, Airbyte e Fivetran, perché questi strumenti già pensano in termini di asset. I partecipanti a questa sessione impareranno come costruire e mantenere flussi di dati in modo che i loro dataset e modelli di ML siano notevolmente più facili da fidarsi e da sviluppare.

Un Approccio Basato sull’Intuizione per l’Apprendimento per Rinforzo

Oswald Campesato | Fondatore | iQuarkt

L’apprendimento per rinforzo (RL) ha ottenuto notevoli successi in varie attività, come sconfiggere squadre interamente umane nei giochi MMP (massive multiplayer), avanzamenti nella robotica e risultati sorprendenti nel problema del folding delle proteine in chimica. L’esperienza in RL richiede una solida conoscenza di machine learning, statistica e aree di matematica. Inoltre, RL contiene molti concetti che sembrano “sfocati”; e quindi possono essere sfidanti per i principianti che cercano di imparare RL. Tuttavia, questa sessione fornisce l’intuizione di vari concetti di RL, come sfruttare/esplorare e massimizzare la ricompensa attesa, insieme a esempi di vita reale di questi concetti.

Sfruttare l’Esplosione di NLP al Vento

Rongyao Huang | Data Scientist Capo | CB Insights

In questa presentazione, condivideremo come abbiamo modernizzato il nostro stack NLP @ CBI R&D e le sfide che abbiamo affrontato. La prima parte ti guiderà attraverso la linea temporale e le tappe dell’evoluzione di NLP, evidenziando le tendenze significative dopo la rivoluzione dell'”attenzione”. La seconda parte discuterà le lezioni apprese pronte per la battaglia utilizzando modelli di trasformatori in vari compiti e lingue, sfruttando librerie open source come HuggingFace Transformers e Pytorch Lightning.

Un’introduzione all’AI Causale

Robert Osazuwa Ness, PhD | Ricercatore Senior | Microsoft

L’inferenza causale è sempre più uno strumento indispensabile per la scienza dei dati, il machine learning e la presa di decisioni basata sui dati. In questa presentazione, Robert presenterà lo stato dell’arte nell’apprendimento causale delle macchine e affronterà i problemi che contano in pratica, con particolare enfasi sulle industrie tecnologiche e del retail. Parlerà anche delle tendenze negli strumenti open source per l’inferenza causale. Infine, mostrerà esempi di DoWhy e del suo pacchetto gemello EconML, che insieme formano il PyTorch dell’inferenza causale.

Approcci Emergenti alla Governance dell’AI: Guidati dalla Tecnologia o Guidati dalle Politiche

Ilana Golbin | Direttore | PwC Responsabile delle Tecnologie Emergenti e dell’Intelligenza Artificiale Responsabile

Negli ultimi anni, molti si sono familiarizzati con i potenziali rischi derivanti dall’implementazione e dall’utilizzo improprio dei sistemi AI/ML. Aziende di quasi tutte le dimensioni e in quasi tutti i settori hanno visto esempi di grandi fallimenti dell’AI, che hanno portato a una significativa diminuzione della fiducia in questi sistemi. Di conseguenza, gli stakeholder delle organizzazioni si sono mostrati interessati a rimediare a questi rischi e a gestire l’AI – ad assumere la responsabilità della governance dell’AI. Alcuni sono attratti dalle capacità tecniche che promettono soluzioni ai problemi etici e consentono la qualità. Altri si affidano ai metodi di conformità e politica esistenti per far rispettare gli standard. In questa sessione, descriveremo come appaiono questi diversi approcci, i pro e i contro di ciascuno e le considerazioni per costruire un solido quadro di governance dell’AI che coinvolga i team tecnici, aziendali e di conformità.

Cloud Directions, MLOps e Data Science di Produzione

Joe Hellerstein, PhD | Professore di Informatica Jim Gray | Università della California, Berkeley

Le recenti tendenze nella tecnologia cloud, tra cui il calcolo serverless, promettono nuovi approcci per astrarre l’infrastruttura. Purtroppo, queste offerte non soddisfano la sfida di MLOps. In questa presentazione, Josh illustrerà alcune delle importanti promesse e debolezze delle offerte cloud attuali e descriverà la ricerca del RISElab di Berkeley e il sistema open-source Aqueduct risultante, che mettono la Data Science di Produzione a disposizione di chiunque lavori con dati e modelli.

Stima dell’Incertezza Robusta ed Equa

Aaron Roth, PhD | Professore di Informatica e Scienze Cognitive | Università della Pennsylvania

In questa lezione, descriveremo una nuova tecnica per affrontare alcuni problemi comuni: un modo per produrre set di predizioni per metodi di predizione a casella nera che abbiano una copertura empirica corretta anche quando la distribuzione dei dati potrebbe cambiare in modi arbitrari e imprevedibili e tale che abbiamo una copertura corretta anche quando ci concentriamo su gruppi demografici che possono essere arbitrari e intersecanti.

Guarda le sessioni ora

Le sessioni sopra menzionate coprono un po’ di tutto sotto l’ombrello della data science per aiutarti a costruire un’AI migliore e sono state tutte molto apprezzate dai partecipanti alla conferenza virtuale ODSC West. Puoi guardarle tutte gratuitamente. Se hai voglia di un’esperienza di conferenza in tempo reale, puoi ottenere un pass per ODSC West, sia in persona che virtuale, dal 30 ottobre al 2 novembre, mentre i biglietti sono scontati del 60%.