「ODSC Europe 2023のトップバーチャルセッションをこちらでご覧ください」

ODSC Europe 2023のトップバーチャルセッションをご覧ください

ODSC Europeで素晴らしい時間を過ごしました。参加してくれた皆さん、そしてバーチャルで参加した皆さんも楽しんでいただけたことを願っています！参加できなかった皆さんには、バーチャル会議のハイライトをいくつか共有したいと思います。以下では、ODSC Europe 2023で参加者が喜んだ多くの専門家主導のセッションの一部を紹介しています。自分自身で閲覧するために、こちらで確認できます！

AIとバイアス：それを検出する方法とそれを予防する方法

Sandra Wachter, PhD | プロフェッサー、Technology and Regulation | オックスフォードインターネット研究所、オックスフォード大学

• 「ODSC Europe 2023の写真とハイライト」
• 「プロジェクトマネージャーが効率を向上させるためにAIを活用できる6つの方法」
• 7月20日に開催される無料の生成AIサミットで見逃せないセッションが発表されました

トレーニングデータに存在する広範なバイアスと不平等に対応するため、機械学習とAIシステムのバイアスをテストするために多くの作業が行われています。このセッションでは、機械学習における公正性の指標とテストがEUの非差別法の目的と一致するかどうか、およびEUの非差別法の下で機械学習の使用に最も適切な公正性の指標を選ぶためのユーザーフレンドリーなチェックリストを含む、推奨事項を提供します。

ファイナンスと投資のための確率的機械学習

Deepak Kanungo | Founder and CEO, Advisory Board Member | Hedged Capital LLC, AIKON

このセッションでは、確率的機械学習がファイナンスと投資の次世代AIである理由について紹介します。以下をカバーします

• ファイナンスと投資において標準的なMLシステムが本質的に信頼性がなく、危険である理由
• すべての金融モデルにおける3つのエラーの種類とそれらが普遍的である理由
• モデルの入力と出力の不確実性の量化の重要性
• 不確実性の3つのタイプとそれらを量化するための異なるアプローチ
• 金融モデルの不確実性を量化するための従来の統計の深刻な欠陥
• 確率的なMLフレームワークとそのさまざまなコンポーネント

GPUクラスターがブルブルする必要はありませんか？CPU上で最速の推論パフォーマンスを実現するために複合的な疎さを活用する

Damian Bogunowicz | Neural Magic and Konstantin Gulin | Machine Learning Engineer | Neural Magic

このトークでは、NLPおよびCV領域でのモデルの圧縮と推論の高速化における複合的な疎さの力を実証します。セッションの参加者は、複合的な疎さの背後にある理論、最先端の技術、およびNeural Magicプラットフォームを使用した実践方法について学びます。

データレイクを必要としないリアルタイム機械学習のためのApache Kafka

Kai Waehner | グローバルフィールドCTO、著者、国際スピーカー

このトークでは、クラウドネイティブなデータストリーミングアーキテクチャを従来のバッチおよびビッグデータの代替手段と比較し、簡素化されたアーキテクチャ、トレーニングにおけるイベントの同じ順序での再処理の可能性、そしてスケーラブルでミッションクリティカルなリアルタイム予測のためのMLアーキテクチャの構築がもたらす利点について説明します。

マネージャーのための時系列予測 – すべての予測は間違っていますが、いくつかは有用です

Tanvir Ahmed Shaikh | データ戦略家（ディレクター） | ジェネンテック株式会社

時系列予測はデータサイエンス教育であまり評価されていない技術であり、より人気のある機械学習手法に overshadowed されることがあります。このトークでは、さまざまなビジネスコンテキストでのETS、ARIMA、SARIMA、VARモデル、およびXGBoost、ランダムフォレスト、SVRなどの機械学習モデルなど、さまざまな時系列予測手法を探求します。

リアルタイム機械学習の速度向上についての最新情報を入手する

Dillon Bostwick | シニアソリューションアーキテクト | DatabricksおよびAvinash Sooriyarachchi | シニアエンタープライズソリューションアーキテクト | Databricks

モダンなストリーミングプラットフォームの導入により、ストリーミングのバックグラウンドに関係なく、信頼性のあるストリーミングパイプラインを誰でも簡単に構築することができるようになりました。このセッションでは、詐欺検出シナリオを使用して次のことを教えます。

• リアルタイムモデル推論のための3つの重要なパターン
• ビジネスにおける最も一般的なリアルタイムMLユースケースの優先順位付け方法
• ストリーミングツールの評価方法、およびストリーミングの遅延に関する価値
• モニタリング、ドリフト検出、フィーチャーストアなどの運用上の懸念事項

ディープラーニングと大規模言語モデルの比較

Hossam Amer, PhD | 応用科学者 | マイクロソフト

このトークでは、大規模言語モデルの基礎となるディープラーニングの基礎について学びます。また、さまざまな人気のある大規模言語モデルについて議論し、さまざまな大規模言語モデル間のテクニックと結果の精度を比較します。

次は何ですか？

ここでこれらのトークやその他の情報をチェックすることができます。そして、7月20日に開催される無料のバーチャルGenerative AI Summitや、サンフランシスコで開催されるODSC West 2023（10月31日から11月3日）に参加するチャンスをお見逃しなく。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!