Le migliori sessioni di deep learning arrivano a ODSC West

Le sessioni di deep learning più avanzate arrivano a ODSC West

Tutto il mondo sembra essere concentrato sull’NLP e sull’IA generativa in questi giorni. Ma senza una solida comprensione dell’apprendimento automatico in profondità, avrai difficoltà a ottenere il massimo dagli sviluppi all’avanguardia del settore. A ODSC West dal 30 ottobre al 2 novembre, costruirai le conoscenze e le competenze fondamentali di cui hai bisogno con le sessioni nel percorso di deep learning, come quelle elencate di seguito. 

Un sistema di rilevamento delle anomalie semi-supervisionato tramite l’algoritmo di ensemble stacking

Chuying Ma | Data Scientist Senior | Walmart

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A causa della grande quantità e della diversità di dati che devono essere elaborati dai giganti della vendita al dettaglio, sperimentano una significativa perdita e contrazione dell’inventario che potrebbe essere altrimenti evitata. In questa sessione, esplorerai un’architettura sistematica, flessibile, estensibile e olistica di rilevamento delle anomalie per integrare le etichette esistenti e rilevare le anomalie. Questo nuovo sistema può incorporare flessibilmente modelli di rilevamento delle anomalie basati sull’apprendimento automatico in profondità o qualsiasi altro modello di apprendimento automatico tradizionale e generare un punteggio di anomalia unificato tramite l’algoritmo di ensemble stacking per affrontare contemporaneamente diversi tipi di anomalie.

Aumenta notevolmente la velocità del tuo algoritmo di apprendimento, con il pruning stocastico

Vincent Granville | CEO e Executive Machine Learning Scientist | MLtechniques.com

Scopri come puoi ridurre il tempo di elaborazione senza diminuire la capacità predittiva del tuo modello con il pruning stocastico. Questa sessione utilizzerà un dataset del mondo reale per illustrare questo metodo con un focus sui suoi vantaggi e limitazioni. 

Come praticare l’IA centrata sui dati e far sì che l’IA migliori il proprio dataset

Jonas Mueller | Chief Scientist e Co-fondatore | Cleanlab

Diminuisci drasticamente il tempo e il lavoro manuale necessari per migliorare le prestazioni di un modello di apprendimento automatico con l’IA centrata sui dati. Questa sessione ti mostrerà come operazionalizzare idee fondamentali dell’IA centrata sui dati su una vasta gamma di dataset, con un focus su algoritmi recenti per identificare automaticamente problemi comuni nei dati del mondo reale.

EVENTO – ODSC West 2023

Conferenza in presenza e virtuale

30 ottobre al 2 novembre

Unisciti a noi per approfondire le ultime tendenze, strumenti e tecniche di scienza dei dati e intelligenza artificiale, dagli LLM all’analisi dei dati e dall’apprendimento automatico all’IA responsabile.

Un approccio unificato e user-friendly per sviluppare soluzioni di ML in MySQL HeatWave AutoML

Sanjay Jinturkar | Direttore Senior, MySQL HeatWave | Oracle

Sandeep Agrawal, PhD | Consulting Principal Member of Technical Staff | Oracle

Scopri come utilizzare l’API MySQL per HeatWave AutoML per diversi casi d’uso e la sua capacità di lavorare con applicazioni di terze parti. Coprirai il modo in cui può agevolare lo sviluppo di casi d’uso per sistemi di classificazione, regressione, rilevamento delle anomalie, previsioni e raccomandazioni.

Keras Core: Keras per TensorFlow, JAX e PyTorch

Neel Kovelamudi | Ingegnere del Software nel Team Keras | Google

Scopri le novità di Keras in questa sessione. Esplorerai le nuove funzionalità di Keras Core, che consente agli sviluppatori di creare modelli con tutti i semplici componenti ad alto livello di Keras mentre si interscambiano tra framework per sfruttare i vantaggi di ciascuno.

Riconoscimento facciale da zero con Python e JS

Serg Masis | Lead Data Scientist | Syngenta | Best Selling Author

Questa sessione pratica mostrerà come costruire un sistema di riconoscimento facciale da zero utilizzando tecnologie open source e modelli pre-addestrati disponibili pubblicamente. Durante questo processo, acquisirai esperienza con JavaScript, API Python, database di vettori e altro ancora.

Accelerare i flussi di lavoro di apprendimento automatico in cloud con Lightning

Noha Alon | Direttore dell’Ingegneria | Lightning AI

Daniela Dapena | Community Research Scientist | Lightning AI

Scopri come accelerare i flussi di lavoro di machine learning nel Cloud con Lightning, una libreria open-source. Questo workshop dimostrerà la libreria, partendo con un’introduzione ai diversi metodi e proseguendo con una revisione delle migliori pratiche per utilizzare le sue caratteristiche chiave.

Oltre l’effetto moda: Decodificare il bias di popolarità nei sistemi di raccomandazione su larga scala

Amey Porobo Dharwadker | Responsabile dell’Ingegneria del Machine Learning | Meta

In questa sessione affronteremo il significativo problema del bias di popolarità nei sistemi di raccomandazione. Esplorerete il panorama attuale del bias, gli approcci attuali per risolverlo e cosa potrebbe portare il futuro. Alla fine di questa sessione, dovreste avere una migliore comprensione delle problematiche e dei fattori che vi contribuiscono.

Perché ha fatto così il mio Intelligenza Artificiale? Decodificare la presa di decisioni nel Machine Learning

Swagata Ashwani | Senior Data Scientist | Boomi

I modelli di linguaggio sono essenziali per la crescita di un’azienda, ma la loro mancanza di interpretabilità è un problema importante. In questa sessione, approfondirete le tecniche all’avanguardia per l’esplicabilità dell’IA, fornendo un solido quadro per comprendere, valutare e migliorare l’interpretabilità dei modelli. Tratterete i metodi intrinseci e post-hoc per l’esplicabilità del modello, l’implementazione pratica di questi metodi e le considerazioni etiche create dall’opacità del modello.

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Le sessioni sopra menzionate sono solo l’inizio del tuo viaggio di deep learning a ODSC West. Ottieni ora il tuo pass per assicurarti il nostro sconto del 40%. Ma meglio affrettarsi, questa offerta termina venerdì!