「ODSC APAC 2023での最初のトレーニングセッションの開催をお知らせします」

ODSC APAC 2023の最初のトレーニングセッションの開催をお知らせします

データサイエンスとAIの進歩は、稲妻のように速いペースで進んでいます。カーブに先んじて進むために、ODSC APACでは8月22日から23日にかけて、データサイエンスの基礎から最先端のツールとフレームワークまで、専門家によるトレーニングセッションが行われます。以下にいくつかのセッションをご紹介します。

データサイエンティストのためのフルスタック機械学習

Hugo Bowne-Anderson, PhD | データサイエンスのエバンジェリズムとマーケティング担当 | Outerbounds

• Python プロジェクトの設定：パート VI
• 「SASが実践者のキャリアを加速するのにどのように役立つか」
• 「ビリー・コーガンのネットワークをグラフ化：PythonのNetworkXライブラリを使ったソーシャル関係の分析とマッピング — パート4」

このセッションでは、機械学習プロジェクトのライフサイクルを繰り返し可能なプロセスにする方法について取り上げます。現在の本番グレードのツール、テクニック、ワークフローを探求し、機械学習スタックの8つのレイヤーを探求します。最後に、重要なタスクに時間を割くための改良されたUXを提供するスタックについて議論します。

PySparkによるビッグデータ分析

Bharti Motwani | 准教授 | メリーランド大学、アメリカ

ビジネスアナリストに最適なこのセッションでは、PySparkを使用してビジネスの問題を解決するための実践的な例を提供します。PySparkの基礎を探求し、異なる非監督学習と教師あり学習の技術について議論します。

LLMを用いた検索と検索のトラブルシューティング

Xander Song | 機械学習エンジニアおよびデベロッパーアドボケイト | Arize AI

LLMアプリケーションの展開における主な課題の一部は、結果の精度と幻覚です。このセッションでは、検索と検索のユースケースが失敗する典型的な方法を探求し、オープンソースツールを使用したLLM支援評価の実施を特集します。

ドキュメント理解のためのトランスフォーマー

Vaishali Balaji | リードデータサイエンティスト | Indium Software

このセッションでは、トランスフォーマーモデル、その動作メカニズム、およびその応用について紹介します。ドキュメント理解の例を通じてこれらのモデルを探求し、このアプリケーションでの速度と精度の向上を見ていきます。

AWS上でのSparkを用いた分類と回帰モデルの構築

Suman Debnath | プリンシパルデベロッパーアドボケイト、データエンジニアリング | Amazon Web Services

この没入型セッションでは、PySparkの最適化とSpark MLlibのベストプラクティスについてカバーします。K-Meansクラスタリングなどの教師なし学習技術、および決定木やランダムフォレストなどの分類アルゴリズムを実践的に学びます。最後に、欠損値の処理、PySparkを使用したモデルのトレーニングと検証について探求します。

その他の確定セッションには以下が含まれます

• 大規模言語モデル（LLMs）入門 | ODSCインストラクター
• データコース入門 | Sheamus McGovern | CEOおよびソフトウェアアーキテクト、データエンジニア、AIエキスパート | ODSC
• 自然言語処理のための高度なNLP：ディープラーニングとトランスファーラーニング | Dipanjan (DJ) Sarkar | リードデータサイエンティスト | Google Developer Expert – ML | SIT Academy, Zurich
• Pythonプログラミングコース入門 | ODSCインストラクター
• Promptエンジニアリング入門 | ODSCインストラクター
• SQLコース入門 | ODSCインストラクター
• Pythonによるデータ整形コース入門 |  ODSCインストラクター

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