AWS および Amazon SageMaker Studio Lab と提携したサンフランシスコ大学データサイエンスカンファレンス 2023 Datathon | アマゾン ウェブ サービス

2023 データサイエンスカンファレンス (DSCO 23) の一環として、AWS はサンフランシスコ大学 (USF) のデータ研究所と提携してデータソンを実施しました。 高校生と大学生の参加者は、大気の質と持続可能性に焦点を当てたデータ サイエンス プロジェクトで競い合いました。 USF のデータ研究所は、データ サイエンスの分野における学際的な研究と教育を支援することを目的としています。 データ インスティテュートとデータ サイエンス カンファレンスは、サンフランシスコ ベイエリアの最先端の学術研究とテクノロジー産業の起業家文化の独特の融合を提供します。

生徒たちが使っていたのは、 AmazonSageMakerStudioラボは、コンピューティング (CPU および GPU) とストレージ (最大 15 GB) を備えた JupyterLab 環境を提供する無料のプラットフォームです。 ほとんどの学生は機械学習 (ML) に馴染みがなかったため、簡単な説明を受けました。 チュートリアル ML パイプラインの設定方法、つまり探索的データ分析、特徴量エンジニアリング、モデル構築、モデル評価の実行方法、推論とモニタリングの設定方法を示します。 参考にしたチュートリアル Amazon サステナビリティ データ イニシアチブ (ASDI)) アメリカ海洋大気局のデータセット (NOAA）と オープンAQ バイナリ分類による気象データを使用して大気質レベルを予測する ML モデルを構築する オートグルオン モデル。 次に、学生たちはチームに分かれて独自のプロジェクトに取り組むようになりました。 優勝チームは Peter Ma、Ben Welner、Ei Coltin によって率いられ、USF でのデータ サイエンス カンファレンスの開会式で賞を受賞しました。

イベントからの反響

「これは楽しいイベントであり、他の人と協力する素晴らしい方法でした。 授業で Python コーディングをいくつか学びましたが、これはそれを現実のものにするのに役立ちました。 データソン中に、私のチームメンバーと私は、さまざまな ML モデル (LightGBM、ロジスティック回帰、SVM モデル、ランダム フォレスト分類器など) と、特定の環境下での大気の毒性を検出することを目的とした NOAA の AQI データセットでのパフォーマンスに関する研究を実施しました。気象条件。 私たちは、気象統計から大気の質を予測するための勾配ブースティング分類器を構築しました。」

– アナイ・パントさん、カリフォルニア州ダンビルのアセニアン・スクールの XNUMX 年生で、データソンの優勝者の XNUMX 人です。

「職場における AI の重要性はますます高まっており、82% の企業が機械学習スキルを持つ従業員を必要としています。 私たち全員が恩恵を受ける製品やエクスペリエンスを構築するために必要な人材を育成することが重要であり、これにはソフトウェア エンジニアリング、データ サイエンス、ドメイン知識などが含まれます。 私たちは、次世代のビルダーが機械学習を探索し、その機能を実験できるよう支援できることに興奮しています。 私たちの希望は、彼らがこれを前進させ、ML の知識を広げることです。 私個人としては、いつか学生の XNUMX 人が作成したアプリをこのデータソンで使用したいと思っています。」

– Sherry Marcus 氏、AWS ML ソリューション ラボ ディレクター

「今年は SageMaker Studio Lab を使用した最初の年です。 高校生/大学生と大学院生のメンターが、SageMaker Studio を使用してプロジェクトを迅速に開始し、共同作業できることに満足しています。」

– サンフランシスコ大学データ研究所の Diane Woodbridge 氏。

スタジオ ラボを始めてみる

このデータソンを見逃した場合でも、次のことができます 自分の Studio Lab アカウントに登録する そしてあなた自身のプロジェクトに取り組んでください。 独自のハッカソンの開催に興味がある場合は、AWS 担当者に連絡して Studio Lab 紹介コードを入手してください。これにより、参加者はサービスにすぐにアクセスできるようになります。 最後に、次のように検索できます。 来年の挑戦 USFデータ研究所にて。

著者について

ネーハ・ナーワル 彼女は AWS Bedrock の機械学習エンジニアであり、生成 AI アプリケーションの大規模言語モデルの開発に貢献しています。 彼女は科学と工学の交差点に焦点を当て、自然言語処理分野の研究に影響を与えています。

ヴィディヤ・サーガル・ラヴィパティ 彼は、Generative AI Innovation Center の応用科学マネージャーであり、大規模分散システムにおける豊富な経験と機械学習への情熱を活用して、さまざまな業界の AWS 顧客が AI とクラウドの導入を加速できるよう支援しています。

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• 情報源： 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/