机器学习与数据挖掘的最新实践分享!

2023-06-01 0 309

原副标题:机器学习与统计数据分析的新一代课堂教学撷取!

2021年6月26日,9:00-17:30统计数据自然科学新浪网首脑会议将准时而至,此次首脑会议由 5位副主席和 7位监制策画而来,应邀源自业内的 40数十位来宾从统计数据自然科学的 核心技术,到 日常生活服务项目、基础教育、金融创新、影视娱乐、使用者快速增长、B2C等情景的破冰课堂教学,展开广度探究撷取,让你一场弄懂两个应用领域!

当中,由 百度 流媒体总经理 李奘同学子公司出品的机器学习与统计数据分析高峰论坛将应邀源自Lyft乘车、TigerGraph、百度、NVIDIA等子公司的5位研究者,为我们增添有关主轴的撷取~

▌高峰论坛议程

▌详尽如是说

监制:李奘 百度 流媒体总经理

撷取来宾:

1. 卓呈祥 Lyft乘车 首席算法工程师

演讲议题:统计数据分析技术在Lyft的应用课堂教学

演讲议题如是说:理解业务情景的各个实体对日常的运营活动有非常大的价值,而统计数据分析技术对于广度理解使用者和商品意义更加重大,我们通过汇总Lyft集团各个业务线的统计数据,结合广度学习和知识图谱前沿技术,将统计数据分析成果应用到了集团快速增长(含广告方向)、安全和体验,以及搜索和推荐业务当中。

听众收益:通过这门课程,当遇到两个全新的业务方向需要广度理解业务里各个实体的时候,可以基于这门课提供的方法论和实战经验,体系化的完成整个知识体系的搭建。

新技术/实用技术点:使用者画像技术,大统计数据开发技术,广度学习技术,搜索和推荐技术,广告技术。

个人简介:硕士毕业于北京大学,早期在百度工作多年,目前在Lyft任首席算法工程师,负责使用者画像、端外广告系统和橙心优选部分业务和技术方向。

2. 李憓松 TigerGraph 高级解决方案工程师

演讲主轴:图分析现状与探索破冰指北

演讲议题如是说:⼏年来,组织正在努⼒使⽤复杂统计数据来回答⽇益复杂的问题。图分析是解决该类问题的⾸选⽅式之⼀。据 Gartner 称,到 2022 年,图处理和图统计数据库应⽤程序预计将以每年 100% 的速度增⻓。随着图分析的采⽤不断增⻓,了解图分析⾏业中的各种应⽤之间的区别很重要。在了解应该选择什么图分析应⽤后,将撷取如何做好准备,把技术破冰,将统计数据中的价值挖掘出来。

听众收益:

1. 区分各种图分析应⽤

2. 了解图分析⼯具选型侧重点

3. 图分析案例撷取

4. 图分析探索破冰

新技术/实⽤技术点:图、统计数据库、可视化、BI、AI

个人简介:具有丰富的大统计数据分析和工程经验,负责过TigerGraph在中国与多个金融创新客户的项目、技术支持及使用者培训。致力于图统计数据库和金融创新,B2C等多应用领域的整合。

3. 杨晓庆 Lyft乘车 高级研究者算法工程师

演讲议题:大统计数据驱动的因果建模在Lyft的应用课堂教学

演讲议题如是说:此次演讲将会阐述与因果推断相结合的机器学习在Lyft智能决策中的若干应用实例。我们将如是说因果推断适用的情景,以及在引入因果推断时所面临的一系列挑战,包括统计数据的利用、特征的筛选、连续干预变量的处理、多维干预变量的处理、模型评估等。

听众收益:了解因果推断的基本概念和基本原理;了解因果推断的适用情景;了解因果推断与机器学习结合过程中的一些技术挑战和突破。

新技术/实用技术点:

1. 因果推断的背景和原理;

2. 使用观测统计数据展开因果建模;

3. 因果建模中的特征选择;

4. 连续干预变量和多维干预变量的处理;

5. Uplift 模型的评估

个人简介:杨晓庆,Lyft网约车MPT基础能力负责人。负责网约车供需预测、资源分配和乘客弹性预估等技术方向。博士毕业于香港中文大学计算机系,在加入Lyft之前,先后就职于百度和猿辅导。她的研究应用领域包括大统计数据、广度学习、因果推断、图神经网络等。

4. 宋凯 百度 算法工程师

演讲议题:联邦学习在百度微视广告投放中的课堂教学

演讲议题如是说:此次撷取将主要包括,微视使用者快速增长广告投放项目,基于百度内部开源的联邦学习框架powerFL,在破冰纵向联邦学习做的尝试:一方面如是说联邦学习如何与我们的广告投放系统结合,一方面如是说模型迭代的心得和增益。

听众收益:此次撷取将主要包括,微视使用者快速增长拉新项目,基于百度内部开源的联邦学习框架powerFL,在纵向联邦学习上做的尝试:一方面如是说联邦学习如何与我们的广告投放系统结合,一方面如是说模型迭代的心得和增益,以及破冰的难点(两方参与的纵向联邦学习框架下,样本定义、迭代效率、特征评估、模型评估等)。

新技术/实用技术点:

1 广告投放,RTA

2 联邦学习

3 DNN,神经网络

个人简介:宋凯,中国自然科学院理论物理博士(量子耗散方向),剑桥大学联合培养经历,已发表论文20余篇;现为百度微视算法工程师,负责使用者快速增长方面的应用研究;加入百度前在京东零售、度小满金融创新任算法工程师,分别从事推荐系统、用户快速增长的工作。

5. 何成杰 NVIDIA 高级软件架构师

演讲议题:NVIDIA加速AI推理及部署的工具的正确打开方式

演讲议题如是说:主要如是说NVIDIA用于加速AI推理加速的系统库TensorRT和用于部署AI推理服务项目的系统软件Triton。

听众收益:通过这次撷取,我们可以深入了解NVIDIA在AI推理加速及部署方面的核心解决方案。

新技术/实用技术点:AI,Inference,TensorRT,Triton Inference Server

个人简介:硕士毕业于2003年,有18年的工作经验,在嵌入式系统,服务项目器系统,基于GPU的AI系统加速等方面都有丰富的经验,目前在NVIDIA从事AI软件有关的系统解决方案架构工作。

▌首脑会议报名

6月26日,我们不见不散~

相关文章

发表评论
暂无评论
官方客服团队

为您解决烦忧 - 24小时在线 专业服务