Машинное и глубокое обучение являются краеугольными камнями науки о данных, закладывая основу для всего остального, что могут делать данные. По мере того, как мы готовимся к ODSC East 2022, мы хотим выделить нескольких заранее объявленных спикеров, которые приедут на мероприятие с 19 по 21 апреля, и эти шесть спикеров поделятся своим опытом в этой области.
Спикеры ODSC East 2022 для машин и глубокого обучения
Шармиста Чаттерджи | Старший менеджер по науке о данных | Publicis Разумный | Необходимость адаптивных этических моделей машинного обучения в постпандемическую эпоху
Шармиста Чаттерджи — евангелист науки о данных с более чем 16-летним профессиональным опытом в области машинного обучения (исследование искусственного интеллекта и производство масштабируемых решений) и облачных приложений. Она работала как в компаниях из списка Fortune 500, так и в самых ранних стартапах. В настоящее время она работает старшим менеджером по науке о данных в Publicis Sapient, где руководит цифровой трансформацией клиентов в различных отраслевых вертикалях.
Джухи Панди | Старший специалист по данным | Publicis Разумный | Необходимость адаптивных этических моделей машинного обучения в постпандемическую эпоху
Джухи Пандей — проповедник искусственного интеллекта и машинного обучения, спикер и наставник. Она имеет почти 11-летний опыт работы в области статистики и архитектуры в различных областях, таких как наука о жизни, маркетинг, финансы и управление цепочками поставок. У нее богатый опыт в построении и масштабировании бизнеса в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Джули Джоссе, доктор философии | продвинутый исследователь | Инрия
Жюли Жосс — старший научный сотрудник в области статистики и машинного обучения, применяемого в здравоохранении, во французском исследовательском институте цифровых наук Inria и профессор Политехнической школы (Париж). Она является экспертом в обработке пропущенных значений (вывод, множественное вменение, завершение матрицы, MNAR, контролируемое обучение с пропущенными значениями) и создала веб-сайт по этой теме для пользователей. Джули Джосс занимается воспроизводимыми исследованиями с помощью статистического программного обеспечения R: она разработала пакеты, включая FactoMineR и missMDA, для переноса своей работы.
Гаэль Вароко, доктор философии | Директор по исследованиям/директор, Scikit-learn | Инрия
Гаэль Вароко (Gaël Varoquaux) — директор по исследованиям в области науки о данных и здравоохранения в Inria (Национальное исследование французских компьютерных наук). Его исследования сосредоточены на использовании данных и машинного обучения для научных выводов с приложениями к здравоохранению и социальным наукам, а также на разработке инструментов, упрощающих использование машинного обучения неспециалистами. Он является основным разработчиком scikit-learn, joblib, Mayavi и nilearn, назначенным членом PSF и часто преподает научные вычисления с помощью Python, используя конспект лекций scipy.
Баладжи Лакшминараянан, доктор философии | Штатный научный сотрудник | Мозг Google
В настоящее время Баладжи является штатным научным сотрудником Google Brain, занимающимся машинным обучением и его приложениями. Ранее он был научным сотрудником DeepMind более 4,5 лет. До этого он получил докторскую степень в области машинного обучения в Gatsby Unit UCL под руководством Йи Уайе Тех. Его исследовательские интересы включают масштабируемое вероятностное машинное обучение с упором на неопределенность, глубокие генеративные модели, GAN и многое другое.
Томас Копински, доктор философии | профессор науки о данных | Университет Южной Вестфалии | Борьба с предвзятостью в машинном обучении
Томас — профессор науки о данных и машинного обучения, живущий в Эссене, Германия. Его исследования сосредоточены на прикладном машинном обучении и глубоком обучении со спецификацией обнаружения объектов и устранения предвзятости. В настоящее время он руководит двумя исследовательскими проектами, один из которых посвящен встроенному машинному обучению в области диагностического обслуживания производства автомобильных деталей. Другой проект касается встроенного машинного обучения в области аналитики людей на основе навыков в контексте демонтажа атомных электростанций в контексте перехода к энергетике.
ODSC East 2022 Приглашение спикеров
Мы все еще ищем специалистов-практиков в области обработки данных, идейных лидеров и лиц, принимающих решения, для выступления на ODSC East 2022! Хотите поделиться своим опытом? Узнайте больше здесь, в том числе о том, что мы ищем, о сроках и о том, как начать работу.
Зарегистрируйтесь на ODSC East 2022 сейчас
Сейчас самое подходящее время, чтобы зарегистрироваться на ODSC East 2022 и услышать выступления этих спикеров ODSC East по машинному обучению и глубокому обучению, поскольку цены являются лучшими, которые они собираются получить. Со скидкой 75% вы не найдете лучшего предложения. Зарегистрируйтесь здесь и вычеркните одно дело из списка дел на конец года.
Читайте другие статьи по науке о данных на OpenDataScience.com, включая учебные пособия и руководства от начального до продвинутого уровня! Подпишитесь на нашу еженедельную рассылку здесь и получайте последние новости каждый четверг. Вы также можете пройти обучение по науке о данных по запросу, где бы вы ни находились, с помощью нашей платформы Ai+ Training.
