人工智能的一个指南,数据科学、机器学习和深度学习在引发欧洲2019 +人工智能峰会
2019年9月18日, 在事件
的火花+人工智能欧洲峰会即将到来,这是一个很好的机会对于数据科学家和机器学习(ML)从业者赶上最新的工具和创新领域!
下面是一个选择的谈判毫升productionizing毫升的最佳实践在规模、实际用例,和流行的工具如TensorFlow和MLflow, AI用例,数据科学、机器学习,深learning轨道,这将有助于你提高一些技能。
AI用例跟踪
Quby是一个领先的公司提供数据驱动的家庭服务技术在欧洲市场,以创建家庭显示图恩和智能恒温器。通过物联网设备,数据团队Quby访问欧洲最大的能源数据集,在pb规模和呈指数级增长。在使房屋使用AI和物联网数据高效和舒适,Ellissa Verseput Quby将描述如何实现机器学习在Quby平台上,并将显示多个用例由高分辨率支持物联网数据。bob体育客户端下载
SK电讯是韩国最大的无线电信供应商300000个细胞和2700万用户。这300000个细胞生成数据每10秒,结核病的总大小是60,每天1200亿条记录。在Apache火花AI在电信的用例:网络质量分析和预测地理空间可视化Hongchan卢武铉和黄Dooyoung SK电讯将如何分析,预测和可视化网络质量数据,作为一个火花AI用例在电信公司。
异常检测有许多应用程序在各种各样的领域。在银行业,异质性和复杂性的不断增加,发现偏离的困难情况下使用传统技术和场景定义是在上升。在深异常检测利用火花和Tensorflow从研发到生产吊艇Bzhalava和沙河Mansoor将瑞典银行的大纲的方法构建和利用可伸缩管道基于火花和Tensorflow结合内部定制平台开发、部署和监视深异常检测模型。bob体育客户端下载
2019年荷兰RTL存在了30年。视频业务的核心。人工智能给我们他们机会深入了解消费者喜欢。在数据转换荷兰媒体行业如何,Maurits van der RTL荷兰将涵盖一些人工智能和ML的方法目前用于提取和分析特性用于不同数据科学产品:新节目和创造事件,脱口秀节目的话题选择、解释查看评级等。
数据科学、机器学习和深度学习的轨道
在考拉:做一个简单的从熊猫过渡到Apache的火花,蒂姆·亨特和Takuya Ueshin砖将考拉,一个新的开源项目,旨在缩小之间的差距大数据和小数据数据科学家和简化Apache火花为那些已经熟悉大熊猫在Python库。
在迁移Apache火花引发+ TensorFlow Kubeflow毫升工作,霍尔顿Karau谷歌将在两个现有火花毫升管道和探索所涉及的步骤迁移到火花和TensorFlow使用开源Kubeflow项目。bob下载地址
TensorFlow 2.0的发布带有大量的改进对其1。x版本,所有关注缓解的可用性和更好的用户体验。在介绍TensorFlow 2.0布拉德·米罗谷歌会给TensorFlow 2.0的概述和讨论如何使用TensorFlow从头开始构建模型2.0的高级api, Keras。
部署和管理大规模机器学习模型引入了新的复杂性。幸运的是,有工具,简化了这一过程。在机器学习与塞尔登和MLflow无缝式的生产,Alejandro Saucedo塞尔登将指导您完成一个端到端的手在示例显示如何从研究到生产没有太多的复杂性通过利用塞尔登的核心和MLflow框架。
许多高科技产业依赖于机器学习系统在生产环境中自动分类和应对大量的输入数据。尽管他们重要的角色,这些系统往往不积极监测。在连续的评估模型在生产部署迪帕克Pai和Vijay斯利瓦斯塔瓦的Adobe将描述他们的经验建立这样一个核心机器学习服务:连续模型评估。
法国兴业银行(Societe Generale)的一个主要银行在法国和许多数据科学团队在全球各地。经过多年的探索和原型,是时候该公司真正大规模机器学习项目部署到生产环境。在机器学习与MLflow规模和Apache火花,Chongguang刘翔和穆罕默德·高人气将涵盖的挑战和经验教训在整个旅程。
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