Введение в управление активами данных с помощью Dagster
В этом посте мы представим Dagster и продемонстрируем, как использовать его для создания быстрого, но реалистичного конвейера данных.
Как наука о данных влияет на нашу повседневную жизнь в социальных сетях
Большинство из нас используют социальные сети каждый день. Но когда мы углубимся в это, как наука о данных влияет на нашу повседневную онлайн-рутину?
3 способа повысить производительность с помощью ИИ
Независимо от того, работаете ли вы бизнес-аналитиком, специалистом по данным или инженером по машинному обучению, одно остается неизменным — влияние на данные и искусственный интеллект — это то, что действительно важно.
Организационные подходы к управлению ИИ
Как потребители, так и специалисты-практики призывают к подотчетности и ответственности при разработке и использовании систем ИИ, и это несколько шагов, которые вы можете предпринять для достижения управления ИИ.
Четыре причины неудач в разработке Data Science
Вот 4 причины, по которым инструменты разработки науки о данных отстой, и дорожная карта, как легко это исправить.
Эти компании прямо сейчас нанимают дата-инженеров
Охватывая такие отрасли, как здравоохранение, биофармацевтика, электронная коммерция, консалтинг и другие, эти компании в настоящее время нанимают инженеров по обработке данных.
Google и некоммерческая организация GiveDirectly объединились и используют искусственный интеллект, чтобы помочь пострадавшим от ураганов Яну и Фионе с экстренными денежными выплатами.
Студенты придумали, как заставить ИИ делать домашнее задание
Голодная собака больше не является оправданием, так как некоторые студенты обратились к ИИ, чтобы сделать за них домашнюю работу с удивительно хорошими результатами.
IBM и Meta Keynote на конференции TechCrunch x iMerit ML DataOps 2022
Присоединяйтесь к более чем 2000 специалистов по данным, инженерам и специалистам по машинному обучению на саммите ML DataOps Summit 8 ноября, чтобы услышать мнение лидеров, занимающихся развертыванием решений ML DataOps, обеспечивающих машинное обучение и искусственный интеллект. Не пропустите докладчиков от Microsoft, Meta, DoorDash, Salesforce, Zoox, Waymo, Capital One, Glassdoor, Qualcomm и других! Бесплатная регистрация.
Введение в Oracle MySQL HeatWave на AWS
10 ноября 2022 г., 9:00 по тихоокеанскому стандартному времени
В сентябре Oracle объявила, что MySQL HeatWave доступен на Amazon Web Services (AWS). На этом занятии вы узнаете, как MySQL HeatWave на AWS предоставляет единую службу базы данных для OLTP, OLAP и машинного обучения. Узнайте, как MySQL Autopilot был улучшен для OLTP, чтобы обеспечить гораздо более высокую производительность, чем Amazon Aurora. Узнайте о новой интерактивной консоли запросов и новых дифференцированных функциях безопасности, представленных в службе. Зарегистрируйтесь бесплатно здесь.
Предстоящие вебинары:
Вт, 8 ноября 2022 г., 12:00 — 13:00 EST
Получить правильные данные о движении сложно. Когда компании неправильно определяют местоположение, они теряют доверие клиентов, предоставляя неоптимальный опыт и нерелевантную информацию. По этой причине крайне важно правильно получать данные о перемещениях, сохраняя при этом конфиденциальность потребителей. Присоединяйтесь к нам на вебинаре, на котором Габриэль Дуркин, директор по науке о данных в Foursquare, поделится практическими рекомендациями по решению проблем, связанных с качеством данных о перемещениях.
«Построить карьеру в науке о данных — интервью с Эмили Робинсон»
среда, 9 ноября 2022 г., 13:00 EST
Вам понадобится больше, чем технические знания, чтобы преуспеть в качестве специалиста по данным. Книга «Построить карьеру в науке о данных», соавтором которой является Эмили Робинсон, научит вас тому, что не учитывают в школе: от того, как найти свою первую работу, до жизненного цикла проекта по науке о данных и даже о том, как стать менеджером. Эмили регулярно выступает по всей стране с докладами об A/B-тестировании, программировании на R и карьере в науке о данных.
Быстро и легко создавайте многоэтапные конвейеры НЛП с помощью Azure Cognitive Services
Чт, 10 ноября 2022 г., 12:00 — 13:00 EST
Большинство приложений для обработки документов будут использовать более одного этапа или модели ИИ. Фаза «доказательства концепции» может занять много времени при попытке протестировать различные алгоритмы на ваших собственных данных. Эта презентация призвана предоставить руководство и ресурсы для создания многоэтапного когнитивного конвейера за несколько часов.
Ср, 30 ноября 2022 г., 12:00 — 13:00 EST
В этом докладе вы узнаете, как автоматически выделять облачные экземпляры (AWS, Azure, GCP) для обучения моделей машинного обучения, автоматически отключать экземпляр по окончании обучения, автоматически генерировать отчеты с графиками и таблицами в запросах на включение/слияние для подведения итогов. производительность вашей модели с использованием любой библиотеки визуализации и многое другое.
