?2022 年 6 月 5 日，長虹跨境孵化器與亞馬遜云科技 User Group 成都、吉泰社區(qū)聯(lián)合舉辦了《挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存:AI新時(shí)代應(yīng)用》為主題的 Data Everywhere 系列活動(dòng)，此次活動(dòng)線上線下同步直播模式，直播觀看人數(shù)超過1萬人次，60多位開發(fā)者、講師和志愿者們一起共同度過了一個(gè)美妙的下午。

活動(dòng)中，來自英特爾的軟件布道師武卓向大家介紹了“解密聯(lián)通現(xiàn)實(shí)世界與元宇宙的實(shí)時(shí)AI技術(shù)。嘉賓首先介紹了元宇宙的相關(guān)特點(diǎn),可以通CPU,GPU,云環(huán)境進(jìn)行來進(jìn)行部署,以此引出內(nèi)部開源工具包：OpenVINO：

AWS資深快速原型架構(gòu)師李偉向大家分享“數(shù)據(jù)不均衡問題的ML案例”。他表示數(shù)據(jù)集很少在感興趣的屬性之間均勻分布。這里嘉賓解釋了Model Evaluation、Data Sampling、Cost-Sensitive、Advanced Algorithms、以及更多嘗試的方法。接下來介紹了在預(yù)測(cè)的時(shí)候,從哪些指標(biāo)進(jìn)行選擇,類標(biāo)簽,概率等各個(gè)維度進(jìn)行思考,以及選取對(duì)應(yīng)的算法及數(shù)據(jù)采樣。最后嘉賓分享了一個(gè)區(qū)塊鏈金融機(jī)構(gòu)的反欺詐的案例,以及商店布局管控的案例,使用不同的方法針對(duì)這些問題進(jìn)行了改進(jìn),取得了不錯(cuò)的效果。

Thoughtworks咨詢師楊林山向大家分享“數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)下的機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型的工程化實(shí)踐”。從場(chǎng)景、機(jī)器學(xué)習(xí)工程以及數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)下的機(jī)器學(xué)習(xí)工程化實(shí)踐為大家進(jìn)行講解。嘉賓介紹了工程化實(shí)踐的步驟,分為探索階段、研究階段、開發(fā)階段。

亞馬遜云科技解決方案架構(gòu)師嚴(yán)軍向大家講解如何利用Personalize快速開啟個(gè)性化推薦之旅。作者通過自己購買月季不斷收到月季相關(guān)內(nèi)容的例子引入推薦系統(tǒng)這個(gè)概念,以及如何潛移默化進(jìn)入我們生活中。嘉賓介紹了企業(yè)為什么使用推薦系統(tǒng),以及其能帶來的好處。 這里嘉賓介紹了亞馬遜電商的個(gè)性化推薦技術(shù)的優(yōu)勢(shì)及其工作原理，最后向大家分享成功案例：有道樂讀和Pomelo。

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