Технологии машинного обучения с применением MATLAB

В ходе этого семинара вы узнаете каким образом можно быстро проводить манипуляции с большими объемами статистических данных. Мы покажем, как быстро загружать информацию, обрабатывать ее, строить предсказательнице модели, визуализировать временные ряды, а также как автоматизировать эти процедуры.

В течение семинара мы покажем как можно быстро организовать подключение к базам данных, подгрузить электронные таблицы и подключиться к онлайн источникам информации таким как Bloomberg, Yahoo Finance и т.д. Рассмотрим различные возможности по обработке загруженных данных - работа с пропусками, фильтрация данных, а также покажем различные способы визуализации.

Вторая часть семинара будет посвящена методам машинного обучения с помощью специализированного приложения MATLAB в котором можно быстро обучать различные классификаторы, сравнивать полученные модели друг с другом, ускорять обучение нейросетей на графических ускорителях NVIDIA. Мы рассмотрим различные методики ускорения счета в c помощью распараллеливания вычислений на многоядерных процессах, а также покажем как работать с Big Data с помощью технологий Datastore и MapReduce. 

В завершении семинара мы рассмотрим быструю разработку пользовательских интерфейсов для создания независимых от МАТЛАБ приложений, а также покажем как скомпилировать различные виды библиотек (Java, .NET, dll, надстройки для MS Excel) для интеграции в ваше корпоративное программное обеспечение. Особое внимание мы обратим на развертывание разработанных алгоритмов на корпоративных серверах и организации связи с тонкими клиентами. 

На семинаре будут доклады от компании NVIDIA, которые расскажут об интеграции об использовании графических ускорителей совместно с MATLAB, а также выступления представителей банковского сектора, которые успешно применяют MATLAB в повседневной аналитической деятельности. 

На семинар приглашаются специалисты по анализу данных, машинному обучению, работке с большими объемами данных, а также системные администраторы, которым предстоит разворачивать аналитические алгоритмы в корпоративной инфраструктуре.