日を切り、興奮が高まるなか、皆様にお会いできることを楽しみにしています。深層学習フレームワークをテーマとするワークショップでの実践演習を含めて豊富な技術コンテンツを提供いたします。多数のお客様の声を聞くことができます。今年も機械学習サミットを開催します。研究者や起業家から、現時点で最新のブレークスルーと将来の可能性について聞くことができます。セッションのハイライトをいくつかご紹介します。座席の予約も始まっているので、お気に入りのセッションの席を事前に確保してください。使用する場合は、こうした概念を学んで始めるためのセッションがいくつかあります。楽しみながら学習するのに役立つ基本を取り上げます。AIM218-L)機械学習の黄金時代に乗り出すと、制約や妨げがなくなり、価値はさまざまな業界に広がります。最新の機械学習製品について学びます。当社の機械学習サービスの幅と深さについて説明します。提携しているお客様の声をお聞きください。すべての開発者やデータサイエンティストが機械学習ワークフローのあらゆる側面を利用できるようにする完全マネージド型のサービスです。技術的な詳細について説明します。現実のお客様の例を通して実際のデプロイについても説明します。サプライチェーンの最適化などの分野で革新を続けています。このセッションでは、こうした専門知識を活用し、機械学習で解決できるビジネス上の問題を特定する方法を示します。機械学習パイロットのための適切なユースケースの選択、スキルの育成、パイロットの成功の測定などの検討事項についても説明します。AIM206)ドキュメントからメディアまで、デジタルコンテンツを見つけるのはイライラさせられ、時間がかかる場合があります。従業員であれ顧客全体であれ、この課題は時間を浪費させ、プロジェクトを脱線させ、劣悪な体験となります。サービスを使用して、すべてのデジタルコンテンツからデータ、洞察、傾向を抽出する方法を学びます。夢中になってみましょう。機械学習の経験がない開発者は、新しいスキルを習得し、その知識を楽しく刺激的な方法で適用できます。賞品を獲得できる強化学習モデルを構築してトレーニングしてみましょう。このワークショップの高度なバージョンについては、「機械学習の高度なトピック」セクションを参照してください。AIM229)深層学習が初めての方は、このワークショップが最適です。深層学習対応ビデオカメラを使用してコンピュータビジョンモデルを構築、デプロイする方法を学びます。使用して、機械学習アプリケーションとモデルをゼロから構築する方法も学びます。アプリケーションを構築する方法を学びます。このワークショップの高度なバージョンについては、「機械学習の高度なトピック」セクションを参照してください。AIM213)機械学習モデルは通常、履歴データを使用してトレーニングおよび評価されます。現実のデータは、特にモデルが経年劣化し、データの分布が変化するにつれて、トレーニングデータのように見えない場合があります。この現実世界からのモデルの緩やかな分散は、モデルドリフトと呼ばれ、予測品質に大きな影響を与える可能性があります。このセッションでは、本番環境での予測品質を監視するために使用できる技法、および監査や反復的な再トレーニングなどの効果的な修正アクションについて説明します。機械学習の実用的なアプリケーション機械学習の最大の価値は、さまざまな業界に適用できることです。以下のセッション、チョークトーク、ワークショップでは、金融、ヘルスケア、小売、メディアとエンターテイメント、製造などを含む特定の業界向けの機械学習の実用的な側面について深く掘り下げます。進歩により、患者のケアの改善、治療の決定、臨床試験の管理などがすべて新しい時代に移行しています。ソリューションについて説明します。お客様の声を直接聞いて、すぐに始める方法に関するヒントを入手しましょう。どのようにして機械学習をあらゆる開発者の手に委ねるかについて詳しく説明します。パーソナライズされた製品のリコメンデーション、在庫予測、新しい店内体験などについて学びます。経験から学び、最新のお客様の声をお聞きください。日に数百万回、金融、ヘルスケア、公共、およびその他のセクターのお客様は、ドキュメントに記載されている情報を活用しています。人工知能を使用して、人と同じようにドキュメントを「読み取り」、設定、トレーニング、カスタムコードなしで、テキストだけでなく、テーブル、フォーム、その他の構造化データも抽出します。よってビジネスプロセスを自動化する方法を示します。使用して独自のビジネスプロセスをどのように効率化したかについても直接お聞きします。機械学習と時系列データを使用して、正確なビジネス予測を行います。リソース割り当ての精度を向上させ、予測時間を数か月から数時間に短縮する方法を学びます。AIM308)優れた機械学習モデルは、高品質のトレーニングデータセットに基づいています。通常、データラベル付けのタスクは多数の人間に分散されるため、かなりのオーバーヘッドとコストがかかります。コストと複雑さを削減する方法について説明します。使用してそれらを実装する方法を検討します。AIM328)幅広い業界で、お客様は予知保全モデルを使用して、生産に影響が出る前に予防的に問題を修正し始めています。その結果、サプライチェーンが最適化され、労働条件が改善されます。このセッションでは、機器から得られるデータを使用して予測モデルを構築、トレーニング、デプロイする方法を学びます。ターボファンの劣化シミュレーションに関するデータセットを使用してモデルをトレーニングし、潜在的な機器の故障を認識して詳細を共有するためのアーキテクチャについて詳しく説明します。不正検出ソリューションについて説明します。不正検出の機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイする方法を紹介します。不正検出モデルは、不正パターンを認識し、新しい未知の不正パターンに適応できるようにする自己学習型です。自動トランザクション処理の実行方法と、不正検出ソリューションが確認のためにそのアクティビティにフラグを立てる方法を説明します。AIM323)リコメンデーションエンジンは、ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーン、アイテムの再ランク付け、パーソナライズされた通知、パーソナライズされた検索を可能にします。使用してパーソナライズされたリコメンデーションを効率的に作成および管理し、ビジネスのデータの真の価値に集中できるようにする方法について詳しく説明します。エンゲージメント、クリックスルー、満足度、収益を増やすことにより、こうした深層学習の技術がビジネスの収益に直接影響することを確認します。お客様の事例から学び、いくつかのライブデモを掘り下げます。正確な予測を行います。このワークショップでは、データセットを準備し、そのデータセットに基づいてモデルを構築し、実際の観測に基づいてモデルのパフォーマンスを評価し、予測の価値を別の予測と比較する方法を学びます。ビジネスの収益に影響を与える判断を下すためのスキルを身に付けます。AIM304)機械学習は、パーソナライズされた製品とコンテンツのリコメンデーションを強化することにより、顧客エンゲージメントを向上させるためにますます活用されています。長年使用してきた機械学習テクノロジーを使用して、高度なパーソナライズ機能をアプリケーションに簡単に組み込むことができます。キャンペーンをデプロイしてモデルをテストし、それを独自のアプリケーションに統合することにより、独自のリコメンデーションエンジンを構築します。深層学習フレームワークだけでなく、サービスポートフォリオ全体にわたって機械学習の技術的な詳細を掘り下げるセッションも多数あります。したコードレベルのセッションや実践的なワークショップによって、上級の開発者やデータサイエンティストは、奥深い技術ソリューションを使用して多くの課題をカスタマイズ、統合、解決できます。機械学習の開発で使用される最も定評あるオープンソースの深層学習フレームワークです。よる機械学習モデルのトレーニングについて詳しく説明します。使用した自動モデルチューニングの適用、および本番稼働環境で予測を行う実践演習が含まれます。研究用プロトタイピングから本番稼働環境へのシームレスな移行に使用される深層学習フレームワークとして、業界で急速に人気を集めています。よって深層学習モデルを開発する方法を学びます。ワークショップでは、テキストを分析するための自然言語処理モデルを構築します。多様なアプリケーションで広く使用されている深層学習フレームワークです。モデルを構築し、ドキュメントから情報を自動的に抽出する方法について説明します。使用して本番稼働にデプロイします。ノートブックを提供しているため、データを探索して視覚化し、機械学習モデルを開発できます。貢献している方法と理由を説明します。さまざまなユースケースを説明します。使用して、より複雑な強化学習の概念を学ぼうとしている上級の機械学習開発者に適しています。モデルのカスタマイズを支援します。レーシングカーを動かす内部のテクノロジーについても詳しく説明します。使用したエッジデプロイメント向けにコンピュータービジョンパイプラインを最適化する方法を学びます。デプロイする方法も学びます。最後に、深層学習モデルとコードを最適化して、速度が重要なユースケースのパフォーマンスを高速化する方法を学びます。使用して、可能な限り最も正確なテキスト分類モデルを構築しましょう。モデルを構築、トレーニング、デプロイすることができます。カスタムアルゴリズムによってテキスト分類ソリューションを構築する方法を学びます。使用して深層学習モデルをトレーニングします。次に、モデルを繰り返し改善して、高い精度を達成します。最後に、アプリケーションが分類サービスを活用できるように、本番稼働環境でモデルをデプロイします。フレームワーク、ランタイム、ドライバーの連携を確保するなど、運用タスクの実行に多くの時間を費やしてきました。ワークフローを調整する必要がありました。パイプラインを簡単に構築および自動化できるようにしつつ、可能な限り最適なモデルを作成することに集中できます。パイプラインに統合することがいかに簡単であるかを説明します。開発者やデータサイエンティストがあらゆる規模の機械学習モデルを迅速かつ簡単に構築、トレーニング、デプロイできるようにするモジュール型で完全マネージド型のプラットフォームです。コンポーネントのセキュリティ設定について詳しく説明します。使用と、きめ細かなアクセスコントロール、転送中のエンドツーエンド暗号化、リソースおよびデータアクセスの包括的な監査証跡など、高度に規制された環境でのキー制御の実装について説明します。環境の構築を望んでおられるなら、このセッションは最適です。機械学習サミットをお楽しみいただけます。これは、機械学習の進歩と新しいトレンドを紹介します。災害管理から小児科まで、フェイクニュースとの戦いから屋内農業まで、専門家の知識や展望を共有することができます。セッションの一部は以下のとおりです。Farming機械学習サミットは、機械学習の今後の展望についてお知らせします。サミットのホームページにアクセスして、今すぐ登録しましょう。マーケティングチームに所属しています。彼はテクノロジーを通じて世界をより良い場所にすることに関心があり、このジャーニーの一員であることを誇りに思っています。余暇には、家族や友人と走ったり、旅行したり、楽しんだりするのが大好きです。機会均等法を順守しています。平等に採用しています。