整个世界似乎都专注于自然语言处理和生成型人工智能。但是，如果没有对深度学习有很好的理解，您将很难从行业的前沿发展中获得最大的收益。在今年的10月30日至11月2日，参加ODSC West，您将通过深度学习专题的会议来建立需要的核心知识和技能，以下是其中几个会议的介绍。
集成堆叠算法实现半监督异常检测系统
马楚颖 | 高级数据科学家 | 沃尔玛
由于零售巨头需要处理大量多样化的数据，它们遭受了大量的库存损失和缩水，而这些本可以避免的。在本次会议中，您将探索一种系统化、灵活、可扩展和全面的异常检测架构，以增加现有标签并检测异常情况。这个新系统可以灵活地融入基于深度学习的异常检测模型，或者任何其他传统机器学习模型，并通过集成堆叠算法生成统一的异常评分，以同时解决不同类型的异常现象。
通过随机抽样加速学习算法
文森特·格兰维尔 | 首席执行官和机器学习科学家 | MLtechniques.com
探索如何通过随机抽样来缩短计算时间，同时不减少模型的预测能力。本次会议将使用真实数据集来说明这种方法的优势和局限性。
如何实践以数据为中心的人工智能并让人工智能改进其自身的数据集
乔纳斯·穆勒 | 首席科学家和联合创始人 | Cleanlab
通过数据为中心的人工智能，大大减少改进机器学习模型性能所需的时间和人工劳动。本次会议将向您展示如何将数据为中心的人工智能的基本思想在各种数据集上实践，并重点介绍用于自动识别现实世界数据中常见问题的最新算法。
活动 – ODSC West 2023
线下和线上会议
10月30日至11月2日
加入我们，深入探讨最新的数据科学和人工智能趋势、工具和技术，从LLMs到数据分析，从机器学习到负责任的人工智能。
MySQL HeatWave AutoML中开发ML解决方案的统一易用方法
桑杰伊·金图尔卡 | MySQL HeatWave高级总监 | Oracle
桑迪普·阿格拉瓦尔博士 | 技术负责成员咨询主任 | Oracle
了解如何使用MySQL HeatWave AutoML用于不同的用例以及它与第三方应用程序的兼容性。您将学习其如何促进分类、回归、异常检测、预测和推荐系统等用例的开发。
Keras Core：Keras用于TensorFlow、JAX和PyTorch
尼尔·科维拉穆迪 | Keras团队软件工程师 | 谷歌
在本次会议中，了解Keras的最新功能。您将探索Keras Core的新特性，该特性允许开发人员使用Keras的所有简单高级组件来创建模型，并在不同框架之间进行交换，以充分利用每个框架的优势。
使用Python和JS从零开始构建人脸识别系统
塞尔格·马西斯 | 领先数据科学家 | 先锋特
这个实践性的会议将演示如何使用开源技术和公开可用的预训练模型从零开始构建人脸识别系统。在这个过程中，您将获得使用Javascript、Python API、矢量数据库等方面的经验。
使用Lightning加速云中的机器学习工作流程
诺哈·阿伦 | 工程总监 | Lightning AI
丹妮拉·达尔佩纳 | 社区研究科学家 | Lightning AI
探索如何使用Lightning这个开源库来加速云中的机器学习工作流程。本研讨会将演示该库，从介绍不同方法开始，然后讨论利用其关键特性的最佳实践。
超越热门：解析大规模推荐系统中的偏见
Amey Porobo Dharwadker | 机器学习工程经理 | Meta
本次讲座将解决推荐系统中的重要问题：偏见。您将探索当前的偏见现状、解决方法以及未来可能的发展趋势。通过本次讲座，您将更好地理解问题及其导致因素。
为什么我的人工智能会这样做？解析机器学习的决策过程
Swagata Ashwani | 高级数据科学家 | Boomi
大型语言模型对企业的发展至关重要，但其不可解释性是一个重大问题。在本次讲座中，您将深入研究人工智能可解释性的最新技术，提供一个强大的框架来理解、评估和增强模型的可解释性。您将介绍模型的内在和事后解释方法、这些方法的实际实施以及模型不透明性产生的伦理考虑。
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