Найдите свои AI решения на AI Expo ODSC West

Откройте для себя AI решения на AI Expo ODSC West

На AI Expo и Demo Hall в рамках ODSC West через несколько недель у вас будет возможность лично встретиться с представителями ведущих организаций, таких как Microsoft Azure, Hewlett Packard, Iguazio, neo4j, Tangent Works, Qwak, Cloudera и другие. Вы также узнаете о последних инструментах в области обработки естественного языка, машинного обучения, MLOps и многое другое во время Solution Talks. Ознакомьтесь с ними ниже.

Построение и развертывание приложения Gen AI за 20 минут

Ник Шеконе | Инженер по продажам MLOps | Iguazio

• Полезны ли соревнования Kaggle для реальных проблем в реальном мире?
• Лучшие практики по созданию ETL для ML
• Как создать приложения LLM с использованием векторной базы данных?

Построение собственного приложения Gen AI может быть довольно сложным. В этой сессии мы продемонстрируем, как вы можете настроить Gen AI модель, построить Gen AI приложение и развернуть его за 20 минут. Вы будете использовать MLRun, Langchain и Milvus для этого упражнения и охватите такие темы, как интеграция приложений ИИ/МЛ, использование Python SDK, а также создание, тестирование и настройку работы.

Финансовые аудио для основанных на NLP инсайтов (демонстрация решения Kensho)

Филип Тейлор | Ведущий продуктовый менеджер, NLP | Kensho Technologies S&P Global Market Intelligence

Узнайте, как найти уникальные инсайты и извлечь ценность из неструктурированных финансовых и бизнес-данных с использованием последних достижений в области машинного обучения. В этой презентации вы узнаете, как превратить аудио в текст высокой четкости с помощью NLP и получить полезные инсайты.

Моделирование временных рядов с помощью Tangent Information Modeler

Филип Вотерс | Менеджер по успешной реализации и инженер по созданию ценности | Tangent Works

Существующие техники моделирования временных рядов имеют ограничения в масштабируемости, гибкости, объяснимости и точности. В этой сессии вы увидите, как Tangent Information Modeler (TIM) предлагает революционный подход, основанный на информационной геометрии, с эффективной и эффективной инженерией признаков. Этот многофункциональный помощник по моделированию временных рядов способен обрабатывать широкий спектр использования временных рядов. Во время доклада вы рассмотрите несколько конкретных примеров использования для прогнозирования временных рядов, обнаружения аномалий и анализа причин.

Платформа инноваций в области искусственного интеллекта от Fujitsu: готовые к использованию передовые AI-технологии

Хиромичи Кобаши | Исследователь Fujitsu Research of America, руководитель отдела AI | Fujitsu

Присоединяйтесь к этой сессии, чтобы узнать о технологии Actlyzer, Galileo XAI и автоматизированном машинном обучении от Fujitsu. Узнайте, как эти технологии могут помочь вам достичь ваших целей в создании готового к работе кода на машинном обучении, ускорении использования искусственного интеллекта, обнаружении мошенничества, анализа угроз и многом другом.

HPCC Systems – полный набор для работы с большими данными и науки о данных

Боб Форман | Ведущий инженер по программному обеспечению | LexisNexis/HPCC

Присоединяйтесь к этой сессии, чтобы узнать, как ECL может помочь вам создавать мощные запросы к данным через комплексную и специализированную платформу для озера данных. Темы, которые вы рассмотрите, включают архитектуру HPCC, встроенные языки и внешние хранилища данных, библиотеку машинного обучения, визуализацию, безопасность приложений и многое другое.

От сбора данных до развертывания модели МЛ в меньше чем за 30 минут

Хадсон Базби | Инженер по решениям Qwak | Qwak

Исследуйте платформу Qwak MLOps, комплексную платформу, призванную дать возможности для работы с данными ученым-исследователям, инженерам и организациям. В частности, вы рассмотрите ключевые атрибуты и функциональности платформы:

• Простое развертывание моделей
• Автоматизированное мониторинг и масштабируемость
• Управление версиями и совместное использование инструментов
• Комплексное управление жизненным циклом модели
• Интуитивный пользовательский интерфейс

Упрощенное понимание в связанном мире: LLM встречает Graph(ML)

Йорг Шад, PhD | CTO ArangoDB | ArangoDB

Одной из основных проблем в практике бизнес-аналитики и принятии решений является то, что они часто сосредотачиваются на изолированных сущностях, пренебрегая их взаимосвязью. В этой сессии вы узнаете, как использовать графовые представления для решения реальных бизнес-проблем. Вы увидите, как с помощью графов организации могут раскрыть неизведанные идеи, обеспечивая лучшее и быстрое принятие решений в сложной современной бизнес-среде.

Создание и внедрение моделей LLM легко с помощью Dagster

Педрам Навид | Главный инженер по данным и развитие | Elementl/Dagster Labs

В этой сессии вы обсудите роль оркестрации в обучении и развертывании LLM, а также важность активно-центрического фреймворка в области инженерии данных. Вы увидите демонстрацию того, как использовать эффективный контрольный слой, чтобы помочь вам обучать LLM, используя набор open-source решений, и масштабировать их до уровней корпоративного производства, контролируя затраты и улучшая качество данных.

Ikigai: Генеративный ИИ для табличных данных

Стефани Янг | Глава продукта в Ikigai | Ikigai Labs

Присоединяйтесь к этой сессии, чтобы узнать о платформе Generative AI от Ikigai для табличных данных. Исследуйте способ, как она заполняет пробелы данных и использует возможности интеллекта и машинного обучения без кода или с редким кодом для работы с задачами согласования, прогнозирования, сценарного планирования и оптимизации, являющимися критическими для вашего предприятия.

Чат с вашими данными: встретьтесь с DataGPT, вашим конверсационным AI-аналитиком данных

Арина Кертис | Сооснователь | Comparative AI/DataGPT

Присоединяйтесь к этой сессии, чтобы открыть технологию, лежащую за DataGPT, и ее революционный подход к анализу данных через человеческое общение. Исследуйте, как DataGPT упрощает анализ данных, сокращая разрыв между сложными запросами и четкими выводами с использованием Lightning Cache – базы данных и Core Analytics Engine – Data API.

LLM в аналитике данных: могут ли они соответствовать точности человека?

Джерард Костин | Директор по науке о данных в DataGPT | Comparative AI/DataGPT

Погрузитесь в возможности больших моделей языка (LLM) в аналитике данных, подчеркивая существующие сложности при обработке обширных наборов данных. Вы углубитесь в технологический стек DataGPT, рассмотрите его методологию для эффективной обработки данных и меры, принимаемые для обеспечения точности и последовательности. Вы рассмотрите интеграцию моделей LLM с продвинутыми алгоритмами в DataGPT, с акцентом на их совместную роль в анализе данных.

Ознакомьтесь бесплатно!

Получите бесплатный пропуск для присоединения к ним, а также ко всем нашим Showcase Talks, на ODSC West. Хотите углубиться в такие темы, как LLM, Генеративный ИИ, Машинное обучение, NLP и многое другое? Приобретайте один из наших платных пропусков для доступа к сессиям практического обучения, мастер-классам и многому другому.