機器學習,選擇數據,三角洲湖和更多:我選擇數據+人工智能峰會2021

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的數據+人工智能峰會已經成為一個重要的會議分析師、數據科學家,工程師和開發人員,數據數據團隊在全球各地。再一次,我有幸與Jules Damji合作和Jen阿曼會議的議程。構建社區數據,數據+人工智能峰會提供領先的技術專家的主題演講,實習培訓,200 +技術深潛水和AMA會議。這裏有幾個我很期待參加的會議:

商業化替代數據:周傑倫Bhankharia(市場平台)和Srinivasa Podugu(Beplay体育安卓版本標準普爾全球市場技術平台)的負責人解釋productize和商業化替代數據集的端到端的生命周期標普全球市場情報。

大規模數據處理Adobe使用三角洲湖:Yeshwanth Vijayakumar Adobe(老工程經理/架構師的經驗平台)描述數據如何團隊構建了一個符合成本效益和可伸縮的數據管道使用ApachBeplay体育安卓版本e火花和三角洲湖管理pb的數據。

對象檢測與變形金剛:萊姆·李,誰最近完成了博士學位從卡內基梅隆大學機器學習,深入尖端使用變壓器大大簡化對象的方法檢測管道在計算機視覺中,在保持預測性能。

模型監控與Apache火花和Verta規模:Verta瑪納斯Vartak,創始人和CEO,解釋了為什麼模型監控從根本上不同於應用程序性能監控和數據監測。與會者將獲得更深入的了解模型監測必須實現批處理和實時模型服務用例。

實際調試機器學習係統的策略首席科學家:帕特裏克·霍爾在5。ai,介紹了模型調試,一個新興學科專注於發現和修複錯誤的內部機製和輸出毫升模型。

FrugalML:使用毫升api更準確和更便宜斯坦福大學:Lingjiao Chen博士研究員介紹了原則框架,共同學習的力量和弱點每個API在不同的數據,並執行一個高效優化自動識別最好的序貫策略自適應地使用可用的API在預算約束。

矢量數據的上升:江戶自由,鬆果的創始人和CEO,討論了需要基礎設施管理高維向量。江戶穿過算法在處理矢量數據和工程挑戰,探索開放問題我們還沒有足夠的解決方案。

可觀察性數據與OpenLineage管道:Datakin朱利安Le民主黨的聯合創始人和首席執行官,討論了馬爾克斯是一個開源項目,儀器數據管道收集血統和元數據,並使這些用例。馬爾克斯實現OpenLineage API和提供上下文通過可見的依賴關係隨時間變化的組織和技術。

成為一個數據驅動的組織與現代Lakehouse:一年之後我們正式介紹了lakehouse,我們看到更多的公司采用這種激動人心的數據管理模式。Vini賈斯瓦爾、客戶工程師,成功解釋了如何利用Lakehouse平台數據的一部分每個業務功能。Beplay体育安卓版本

構建一個射線和ML平台Beplay体育安卓版本MLflow:Amog Kamsetty(軟件工程師)和Archit Kulkarni軟件工程師)Anyscale描述兩個開源項目,雷和MLflow共同方便毫升平台開發人員添加比例和實驗管理平台。Beplay体育安卓版本

擴展網絡在DoorDash毫升的預測:阿嫻並老Doordash工程經理描述了他的旅程建立和擴展一個機器學習的平台,尤其是預測服務,各種優化試驗、經驗教訓、技術決策和權衡。Beplay体育安卓版本

這些技術會議隻是看到什麼將覆蓋數據+人工智能峰會2021。整個星期,行業領袖將深入一切人工智能,MLOps、開源、數據用例和更多。我也非常興奮,今年我們排隊的主題演講,包括:

Bill Inmon
馬拉拉Yoursafzai
Michael Lewis和慈善院長
曼努維羅索
戴爾金水酒
DJ帕蒂爾

注冊數據+人工智能峰會2021免費的。