機器學習的一個動態的世界

虛擬事件

可按需

今天,比以往任何時候都更,數據科學團隊可以幫助解決世界難題。從更好地理解COVID-19更快響應的影響,今天的市場的極度波動在所有行業,數據科學家持有向周圍社區和企業巨大的責任。

但是我們如何平衡業務需求的緊迫性與科學正確性當整個世界變化如此之快?如何數據團隊共同努力,找到新的和創造性的解決方案以更靈活的方式嗎?你怎麼能加速投放市場的時間,當現有流程和管道是緩慢和手冊?

加入我們的交互式虛擬事件看到實際的例子和演示的磚統一數據分析平台可以幫助團隊構建的基礎和過程需要更快地響應業務需求在一個動態的世界。Beplay体育安卓版本具體地說,我們將討論如下:

1. 如何解決稀缺或過時數據產生可靠的見解,使用數據增加或轉讓學習嗎
2. 如何啟用無摩擦轉換從實驗到生產
3. 如何保持曆史模型,增加培訓頻率,並加速投放市場的時間MLOps和磚作為機器學習的平台Beplay体育安卓版本

演講之後,隨之而來的將是成功的故事和經驗從該領域的專家從不同的行業。現場問答和討論,將這個事件數據科學領袖和從業人員的參與。

議程乍一看:

• 構建一個現代數據科學和機器學習平台,實時響應——開放主題克萊門斯Mewald,產品管理總監,磚Beplay体育安卓版本
• 端到端數據科學與ML磚MLflow——產品演示由肖恩·歐文,主要解決方案架構師,磚
• 爐邊談話與馬特•特納在南卡羅來納醫科大學的首席數據官Ben Lorica首席數據科學家,磚
• Ben Lorica主持的現場問答,首席數據科學家,磚

主持Ben Lorica首席數據科學家,磚