指導數據+人工智能峰會會議:機器學習,數據工程,Apache火花等等
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- 濫用MLflow幫助刪除處理數據規模:羅賓Oliva-Kraft和瑪雅Livshits Intuit將分享MLflow的功效和實驗超出了傳統ML模式周期管理。
- 鞏固MLOps在歐洲最大的機場之一:Floris Hoogenboom和Sebastiaan Grasdijk、數據科學家在阿姆斯特丹史基浦國際機場,將討論使用MLflow氣流編製大規模的訓練模型。
- 構建數據質量管道與Apache火花™和三角洲湖:桑迪,首席技術官和鉛Elastacloud數據工程師,將演示如何獲得智慧和見解從三角洲湖和倉庫,也稱為Lakehouse模式。
- 數據發現與阿蒙森磚:馮道和Tianru周、數據工程師在磚,將展示如何閱讀和發現你的數據使用開源元數據發現阿蒙森的工具。
- 開始使用SQL分析磚:西蒙•懷特利雲解決方案架構師,將指導您完成一個典型的數據分析師的旅程並介紹Lakehouse簡單的方法來分析和查詢。
- 張量是你所需要的:更快的推理與蜂鳥:卡拉阿富汗二月和Matteo Interlandi灰色係統的實驗室將深入建築增長模型,實現1000 x推理對gpu加速轉換傳統ML模型到tensor-based模型(PyTorch和TVM)。
- 機器人測試機器人:從手工到自動測試會話AI克裏斯托夫•波爾納:Botium創始人之一會解決這樣的問題:“為什麼機器人不?”、“什麼和如何測試?”,當然,“我們如何能自動化測試和訓練?”
- 關鍵缺失的組件生產毫升堆棧:Alessya Visnjic Whylabs創始人之一,顯示了日誌的外觀在ML堆棧使用PyTorch和MLflow。
- Adobe如何使用結構化流規模Adobe: Yeshwanth Vijayakumar,數據架構師和工程師,將討論方法,經驗教訓,每天攝取TBs的數據使用結構化的流。
- YOLO與數據驅動的軟件意思實踐:布魯克•維尼希領導毫升磚,和蒂姆·亨特,荷蘭銀行(ABN AMRO Bank)高級人工智能專家,引進數據驅動的軟件開發的新範式。
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