本周峰會:29 +討論深度學習,MLOps, NLP和其他機器學習主題
的數據+人工智能峰會本周發生原本是火花+人工智能峰會,但我們認為這是重要的擴大會議由於數據的融合主題社區中我們已經看到。峰會現在覆蓋了一切數據,從數據科學與數據工程數據分析和機器學習。
今年,我們很幸運加入了一些領先的創新者在機器學習領域,如顧磊傑(Rajat Monga(TensorFlow的共同創建者),Soumith Chintala (PyTorch的共同創建者),克萊門特Delangue(擁抱麵臨的共同創建者變壓器NLP),馬泰Zaharia(MLflow的共同創建者),瑪納斯Vartak(ModelDB創造者)等等。
除了這些眾所周知的創造者,還有許多其他令人驚異的實踐者加入數據+人工智能峰會上分享他們的知識。這裏有一些數據+ 200 +會話的AI峰會。
機器學習在大
主題:人工智能是吃軟件TensorFlow由顧磊傑(Rajat《艋舺》的共同創造者
主題:用數學來解決日益增長的不信任算法圖靈獎得主戴爾金水酒,CS麻省理工學院教授、加州大學伯克利分校和威
未來願景的ML的框架的共同創造者,Soumith Chintala PyTorch和鉛的PyTorch Facebook AI
Meetup:機器學習框架,模型管理和運維克萊門特Delangue(擁抱的臉),馬克斯·費舍爾(磚),賈之浩(Facebook)
主題:AI智能金融服務曼博士維羅索(JP摩根,卡內基梅隆大學)
深度學習
藥物再利用使用深度學習知識圖表亞曆山大•托馬斯(Wisecube)和毗瑟奴Vettrivel (Wisecube)
對象檢測與變形金剛利亞姆博士李(AI)決定
使用PyTorch自動化背景去除由Oleksander Miroshnychenko (GlobalLogic),西蒙娜Stolnicu (Levi9)
毫升操作(MLOps)
CI / CD MLOps:實現自助服務的框架卡拉菲利普斯(阿提斯動物園谘詢)和韋斯·克拉克(象J.B.亨特)
為什麼APM並不等同於毫升監控科裏Johannsen (Verta)
函數、上下文和數據,使MLOps縫合修複由以利亞本依奇
鞏固MLOps在歐洲最大的機場之一由Floris Hoogenboom (schiphol)和Sebastiaan Grasdijk (schiphol)
抓住我如果你能跟上毫升模型在生產由Shreya Shankar(前高架橋,穀歌大腦,斯坦福大學)
機器學習CI / CD電子郵件攻擊檢測耶書亞布拉特曼(異常安全性)和賈斯汀年輕(異常安全性)
規模
異常檢測規模!Opher Dubrovsky(尼爾森)和馬克斯·佩雷斯(尼爾森)
直觀和可伸縮Hyperparameter調優與Apache火花+賦格曲通過漢旺(Lyft)
矢量數據的崛起由江戶自由(鬆果)
模型監測與Apache火花和Verta規模瑪納斯Vartak (Verta)
自然語言處理(NLP)
高效的大規模語言模型訓練GPU集群Deepak Narayanan(斯坦福大學博士生@)
自動診斷結果代碼分配協商在醫療Joinal艾哈邁德(Halodoc)和Nirav庫馬爾(Halodoc)
NLP-Focused應用毫升全球艦隊規模分析埃克森美孚由蘇密特Trehan
先進的自然語言處理與Apache NLP火花由大衛Talby(約翰·斯諾實驗室)
會話AI與變壓器模型由Rajesh Shreedhar Bhat(沃爾瑪)和迪Ladi(沃爾瑪)
推薦係統
在全球數字醫療走向個性化由非洲Perianez (benshi.ai)
擴展網絡在DoorDash毫升的預測被掩藏Luu Arbaz汗
提供推薦係統與Apache火花在漢堡王王陸洋和凱黃(英特爾)
Recommender-Based變形金剛由丹尼斯·羅斯曼
建立一個產品分類推薦引擎伊桑•杜波依斯(安海斯-布希)和賈斯汀•莫爾斯(安海斯-布希)
我希望你喜歡這個選擇奇妙的談判在過去,現在和未來的機器學習。你也會想一定要參加Apache火花數據科學和機器學習的關鍵周四上午(PDT),你會聽到的最新公告和產品發布磚和相關的開源項目。
開發中心在峰會上見到你!