顧客維持率の改善が求められるソフトウェア企業、リスクの軽減が求められる金融サービス企業、顧客の購買行動を予測することに関心を持っている小売企業など、組織には、貴重な資源を無駄にすることなく、大量のデータを準備し、管理し、インサイトを収集することが求められています。従来の CPU を利用したデータ サイエンス ワークフローは面倒な場合がありますが、GPU のパワーなら、あなたが所属するチームはデータから短時間で意味をくみ取り、ビジネス上の意志決定を進めることができます。
このワークショップでは、短時間で調査し、イテレーションすることを可能にするエンドツーエンドの GPU 対応データ サイエンス ワークフローを構築し、実行する方法と、作業を本稼働に移す方法について学習します。RAPIDS™ で高速化するデータ サイエンス ライブラリを利用し、XGBoost、cuGRAPH のシングルソース最短パス、cuML の KNN、DBSCAN、ロジスティック回帰など、GPU で高速化するさまざまな機械学習アルゴリズムを適用し、データを大規模で分析します。
ワークショップ データシートをダウンロードする (PDF 298 KB)
ワークショップの後半では、複数の機械学習演習で使用するためにいくつかのデータセット (メモリより大きい) を取り込み、準備する:
最初のセクションで準備したデータに、重要な機械学習手法を適用する:
新しい GPU 高速化データ操作と分析スキルを人口データに適用し、英国全土に影響を与える疫病をシミュレートし、阻止する:
時間: 8 時間
価格: 価格についてはお問い合わせください。
参加条件: Python の経験。pandas と NumPy を扱った経験があることが望ましい
前提条件を満たすためのおすすめリソース: Kaggle の pandas チュートリアル、Kaggle の機械学習入門、RAPIDS でデータ サイエンス ワークフローを高速化する
テクノロジ: RAPIDS、cuDF、XGBoost、cuML、cuGraph、Dask、cuPy、pandas、NumPy、Bokeh
証明書: 評価が正常に完了すると、NVIDIA DLI 証明書が参加者に贈られます。これは専門分野の能力を証明するものであり、プロフェッショナルとしてのキャリアアップを支援します。
ハードウェア要件: 最新版の Chrome または Firefox を実行できるデスクトップ コンピューターまたはノート PC。参加者は全員、完全に設定が終わっている状態でクラウドに置かれている GPU 対応サーバーに専用アクセスできます。
言語: 英語、中国語 (繁体字)
9:00 a.m.–5:00 p.m.
お客様の組織が、AI、アクセラレーテッド データ サイエンス、アクセラレーテッド コンピューティングの主要なスキルの向上と開発にご興味をお持ちの場合、NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) にインストラクターによるワークショップをリクエストしていただけます。
任意