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Cloudera携手小沃科技举办WrangleConference论坛

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9月9日周六,由Cloudera与中国联通小沃科技联合带来一场精彩纷呈的Wrangle Conference大数据论坛。

来源:至顶网云计算频道 2017年9月14日

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9月9日周六,由Cloudera与中国联通小沃科技联合带来一场精彩纷呈的Wrangle Conference大数据论坛。论坛活动为时一天,演讲者中,既有来自Cloudera、英特尔、运营商等企业的大数据科学家,也有来自高等院校学府的专家教授,共同呈现一场关乎数据科学的社区会议。

200多名大数据领域的专家学者济济一堂,现场人气爆棚,交流热烈。上午9点半,Wrangle Conference大数据论坛准时开始。

Cloudera资深架构师陆锋带来《TensorFlow和Cloudera数据科学家工作台 (CDSW)》分享。TensorFlow是目前主流的深度学习框架,Cloudera数据科学家工作台 (CDSW) 是基于Kubernate和Dock技术的交互式大数据分析工具。现场讨论并演示了如何在Cloudera数据科学家工作台中配置使用TensorFlow做深度学习,包括基于GPU以及基于Spark的使用方式。

英特尔软件工程师张尧分享《在Apache Spark之上以BigDL搭建可扩展的分布式深度学习框架》。BigDL是基于Apache Spark的开源分布式深度学习框架,现场演示使用BigDL以分布式方式对海量数据进行深度学习分析(如图像识别、对象检测、NLP等)。这可以让已有的大数据集群(如Apache Hadoop和Spark)来作为数据存储、数据处理和挖掘、特征工程、传统机器学习和深度学习工作负载的统一数据分析平台。

瑞天欣实创始人张星汉分享《数据风控的那些事儿》。数据是决策的依据和基石,为战略方向的制定、运营管理提供可信任与可依赖的导引。目前国内金融行业对于数据的应用与发达国家的差距在哪里?如何从业务发展的角度去积累数据的全面能力?金融零售信贷领域如何应用他们?演讲通过介绍国内外真实案例为大家分享零售信贷领域大数据的应用与体系。

数据科学家康祖令博士分享《在CDSW上用深度学习来训练推荐模型》。从算法模型的角色论述深度学习在推荐领域的最新发展方向,并介绍了如何在CDSW平台上实现这一基于深度学习的推荐模型。具体包括:1)推荐系统的发展与演变;2)基于Embedding技术和深度学习的推荐系统:综述与模型简介;3)在CDSW中实现该模型:基本方法、统一的数据Pipeline与GPU的多租户技术。

数之联CTO方育柯博士带来《大数据时代下的智能制造创新实践》分享。大数据技术助推制造型企业产业升级,要通过数据深度分析发现业务隐藏关系,为生产企业提供业务流程改善的专业建议,从而实现提升人员工作效率、降低人员费用、提升投入产出、降低备品备件浪费等业务目标。现场分享了近几年数之联在富士康、五粮液、博世汽车等智能制造案例中的实践成果。

上海交通大学教授金耀辉带来《随巢:结合人工智能的数据治理工具》分享。现场介绍了一种新的“数据湖+人工智能”的数据治理工具——随巢,将不同来源的数据同步到数据湖Hadoop平台上,采用少量专家人工结合机器学习的方法,快速完成数据轮廓、数据理解、数据编目、数据治理、数据关联、数据集成和数据管护等工作。展示了随巢在自贸区互联网金融风险监管、徐汇区互联网科创服务和浦东新区城市网格化管理数据分析等项目的成功案例。

浙江移动大数据首席架构师汤人杰带来《大数据平台向AI云的演进》分享。现场详细介绍了浙江移动大数据平台的基本建设情况,以及其向人工智能云演进的思路及规划,并分享了支撑企业智慧运营的多个实际应用案例。

小沃科技大数据架构师何驾澍带来《运营商大数据能力介绍》分享。详细介绍了联通小沃的运营商数亿量级大数据,在身份验证及位置服务、用户征信评分、通信社交圈认证服务、去匿名能力服务、用户标签等各方面的成功应用,拥有快速、准确、高效的产品化数据服务能力,从而帮助内外客户做出有效的经营决策,让运营商大数据更好发挥社会价值和商业价值。

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