Data Science Conference 2023 der University of San Francisco Datathon in Zusammenarbeit mit AWS und Amazon SageMaker Studio Lab | Amazon Web Services

Im Rahmen der Data Science Conference 2023 (DSCO 23) hat AWS mit dem Data Institute der University of San Francisco (USF) zusammengearbeitet, um einen Datathon durchzuführen. Die Teilnehmer, sowohl Gymnasiasten als auch Studenten, konkurrierten in einem datenwissenschaftlichen Projekt, das sich auf Luftqualität und Nachhaltigkeit konzentrierte. Das Data Institute an der USF hat sich zum Ziel gesetzt, interdisziplinäre Forschung und Ausbildung im Bereich der Datenwissenschaft zu unterstützen. Das Data Institute und die Data Science Conference bieten eine einzigartige Kombination aus modernster akademischer Forschung und der Unternehmerkultur der Technologiebranche in der San Francisco Bay Area.

Die Schüler nutzten Amazon SageMaker Studio Lab, eine kostenlose Plattform, die eine JupyterLab-Umgebung mit Rechenleistung (CPU und GPU) und Speicher (bis zu 15 GB) bereitstellt. Da die meisten Studierenden mit maschinellem Lernen (ML) nicht vertraut waren, erhielten sie eine kurze Einführung Lernprogramm Veranschaulichung, wie man eine ML-Pipeline einrichtet: wie man explorative Datenanalyse, Feature-Engineering, Modellerstellung und Modellevaluierung durchführt und wie man Inferenz und Überwachung einrichtet. Das Tutorial, auf das verwiesen wird Amazon Sustainability Data Initiative (ASDI) Datensätze der National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) und OpenAQ ein ML-Modell zu erstellen, um die Luftqualität anhand von Wetterdaten über eine binäre Klassifizierung vorherzusagen AutoGluon Modell. Anschließend wurden die Studierenden freigestellt, um in ihren Teams an ihren eigenen Projekten zu arbeiten. Die Gewinnerteams wurden von Peter Ma, Ben Welner und Ei Coltin angeführt, die alle bei der Eröffnungszeremonie der Data Science Conference an der USF mit Preisen ausgezeichnet wurden.

Reaktion der Veranstaltung

„Das war eine unterhaltsame Veranstaltung und eine großartige Möglichkeit, mit anderen zusammenzuarbeiten. Ich habe im Unterricht etwas Python-Programmierung gelernt, aber das hat mir geholfen, es in die Realität umzusetzen. Während des Datathons führten mein Teammitglied und ich Untersuchungen zu verschiedenen ML-Modellen (LightGBM, logistische Regression, SVM-Modelle, Random Forest Classifier usw.) und deren Leistung anhand eines AQI-Datensatzes der NOAA durch, um die Toxizität der Atmosphäre unter bestimmten Bedingungen zu ermitteln Wetterverhältnisse. Wir haben einen Gradientenverstärkungsklassifikator entwickelt, um die Luftqualität anhand von Wetterstatistiken vorherzusagen.“

– Anay Pant, eine Schülerin der Athenian School in Danville, Kalifornien, und eine der Gewinnerinnen des Datathons.

„KI wird am Arbeitsplatz immer wichtiger und 82 % der Unternehmen benötigen Mitarbeiter mit maschinellen Lernfähigkeiten. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass wir die Talente entwickeln, die für die Entwicklung von Produkten und Erfahrungen erforderlich sind, von denen wir alle profitieren. Dazu gehören Software-Engineering, Datenwissenschaft, Domänenkenntnisse und mehr. Es war uns eine große Freude, der nächsten Generation von Bauherren dabei zu helfen, maschinelles Lernen zu erkunden und mit seinen Fähigkeiten zu experimentieren. Wir hoffen, dass sie dies vorantreiben und ihr ML-Wissen erweitern. Ich persönlich hoffe, eines Tages eine App nutzen zu können, die von einem der Studenten bei diesem Datathon erstellt wurde!“

– Sherry Marcus, Direktorin des AWS ML Solutions Lab.

„Dies ist das erste Jahr, in dem wir SageMaker Studio Lab verwenden. Wir waren erfreut darüber, wie schnell Gymnasiasten/Studenten und unsere Mentoren für Doktoranden mit SageMaker Studio ihre Projekte starten und zusammenarbeiten konnten.“

– Diane Woodbridge vom Data Institute der University of San Francisco.

Beginnen Sie mit Studio Lab

Wenn Sie diesen Datathon verpasst haben, können Sie dies trotzdem tun Registrieren Sie sich für Ihr eigenes Studio Lab-Konto und arbeite an deinem eigenen Projekt. Wenn Sie daran interessiert sind, Ihren eigenen Hackathon durchzuführen, wenden Sie sich an Ihren AWS-Vertreter, um einen Studio Lab-Empfehlungscode zu erhalten, der Ihren Teilnehmern sofortigen Zugriff auf den Service ermöglicht. Endlich können Sie suchen die Herausforderung des nächsten Jahres am USF Data Institute.

Über die Autoren

Neha Narwal ist Machine Learning Engineer bei AWS Bedrock, wo sie an der Entwicklung großer Sprachmodelle für generative KI-Anwendungen beteiligt ist. Ihr Schwerpunkt liegt an der Schnittstelle von Wissenschaft und Technik, um die Forschung im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache zu beeinflussen.

Vidya Sagar Ravipati ist Applied Science Manager am Generative AI Innovation Center, wo er seine umfangreiche Erfahrung mit großen verteilten Systemen und seine Leidenschaft für maschinelles Lernen nutzt, um AWS-Kunden in verschiedenen Branchen dabei zu helfen, ihre KI- und Cloud-Einführung zu beschleunigen.

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• Quelle: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/university-of-san-francisco-data-science-conference-2023-datathon-in-partnership-with-aws-and-amazon-sagemaker-studio-lab/