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 インストラクターによるワークショップ
アクセラレーテッド データ サイエンスの基礎 - RAPIDS

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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。

 

学習目標


このワークショップでは、次のことを行います。
  • IGPU で高速化するデータ準備と特徴抽出を cuDF と Apache Arrow データ フレームを利用して実装する
  • › GPU で高速化するさまざまな機械学習タスクを XGBoost とさまざまな cuML アルゴリズムを使用して適用する
  • › GPU で高速化するグラフ分析を cuGraph で実行し、短時間で大量の分析を行う
  • › cuGraph リーチンを利用し、短時間で大量のグラフを分析する

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)

ワークショップの概要

序論
(15 分)
  • インストラクターの紹介。
  • courses.nvidia.com/join でアカウントを作成する
GPU で高速化するデータ操作
(120 分)

    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:

  • cuDF と Dask cuDF を使用し、シングル GPU とマルチ GPU にデータを直接読み込む。
  • GPU + cuDF で機械学習タスクを行うために人口、道路網、臨床情報を準備する。
休憩 (60 分)
GPU で高速化する機械学習
(120 分)

    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:

  • 教師ありと教師なしの GPU 高速化アルゴリズムと cuML を使用する。
  • 複数の GPU で Dask を利用して XGBoost モデルをトレーニングする。
  • GPU で cuGraph を利用してグラフ データを作成し、分析する
休憩 (15 分)
プロジェクト: 英国を救うデータ分析
(120 分)

    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:

  • RAPIDS を使用し、複数の大型データセットを統合し、実世界の分析を実行する。
  • シミュレートした疫病からシミュレートした日ごとに新しいデータが届くたびに分析の方向性を変え、分析を繰り返す。
評価と Q&A (15 分)
 

ワークショップの詳細

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)

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