ODSC APAC 2023 ahora está disponible para ver bajo demanda
ODSC APAC 2023 ya está disponible bajo demanda
La semana pasada, miles de científicos de datos se reunieron de todo el mundo para aprender, crecer y conectarse en ODSC APAC Virtual. Ahora que la conferencia ha concluido, nos emociona compartir contigo algunas de las mejores sesiones, ahora disponibles bajo demanda. Échales un vistazo a continuación.
Aprovechando los sistemas de recomendación para maximizar la participación de los clientes en Amex
Sonal Agarwal | Vicepresidente – Marketing de clientes y personalización del consumidor, ciencia de la decisión | American Express
Esta sesión cubre el ecosistema de personalización de Amex, que aprovecha algoritmos avanzados de aprendizaje automático que se entrenan continuamente para proporcionar recomendaciones inteligentes, adaptándose a las necesidades y preferencias cambiantes de sus clientes, y presentando recomendaciones que se alinean con sus afinidades y intereses de marca mientras se respetan las opciones de privacidad y preferencias de comunicación de nuestros clientes.
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Explorando el panorama de la IA generativa: desde los conceptos básicos hasta las aplicaciones prácticas
Raghav Bali | Científico de datos del personal | Delivery Hero (Berlín)
Explora el panorama de la IA generativa, con un enfoque en sus conceptos fundamentales, técnicas y aplicaciones. Cubrirás temas como GANs y LLMs y practicarás desplegando modelos generativos para crear obras de arte y texto.
Navegando el panorama del riesgo crediticio posterior a la pandemia con innovación en IA/ML
Radhakrishnan G (Krish) | Vicepresidente – Ciencia de la decisión de riesgo comercial global | American Express
Esta sesión exploró cómo evolucionó el panorama del riesgo crediticio durante la pandemia y el poder transformador de las soluciones de IA/ML para navegar la incertidumbre.
Los temas cubiertos incluyeron:
- Cambios en las tendencias de riesgo crediticio durante la pandemia y los desafíos que planteó en los modelos de riesgo.
- Nuevos enfoques de modelado que pueden aprender mejor y más rápido de las tendencias de riesgo recientes mientras se preservan los fundamentos clave del riesgo establecidos en períodos anteriores a la pandemia.
- La aparición de fuentes de datos no tradicionales y métodos de ciencia de datos para integrarlos con datos tradicionales.
- El uso de métodos de autoentrenamiento para responder a una acumulación rápida de eventos.
ML en dispositivos: construyendo modelos eficientes
Danni Li | Residente de IA | Meta
Esta charla cubrió algunos de los desafíos a los que se enfrentan los modelos de aprendizaje automático en dispositivos, como los recursos computacionales limitados y la capacidad de almacenamiento y vida útil limitados, así como los últimos avances, especialmente en los sistemas ASR de extremo a extremo (E2E).
Tendencias evolutivas en ingeniería de indicaciones para modelos de lenguaje grandes (LLMs) con prácticas de IA responsable integradas
Jayachandran Ramachandran | SVP y Jefe de AI Labs | Course5 Intelligence Ltd
Esta sesión cubre de manera exhaustiva los desafíos y soluciones actuales en varias dimensiones para la adopción de LLMs a escala empresarial. También proporcionará a investigadores, profesionales y responsables de políticas ideas valiosas para adoptar y desplegar LLMs de manera efectiva y responsable. Desbloquear el vasto potencial de LLMs en NLP desencadenará ideas innovadoras y se espera que interrumpa y transforme radicalmente el panorama tecnológico y empresarial en los próximos días.
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