AWS 및 Amazon SageMaker Studio Lab과 파트너십을 맺은 University of San Francisco 데이터 과학 컨퍼런스 2023 Datathon

플라톤에 의해 재발행

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2023년 데이터 과학 컨퍼런스(DSCO 23)의 일환으로 AWS는 샌프란시스코 대학교(USF)의 데이터 연구소와 제휴하여 데이터톤을 실시했습니다. 고등학생과 학부생으로 구성된 참가자들은 대기 질과 지속 가능성에 초점을 맞춘 데이터 과학 프로젝트에서 경쟁했습니다. USF의 데이터 연구소는 데이터 과학 분야의 학제간 연구 및 교육을 지원하는 것을 목표로 합니다. 데이터 연구소(Data Institute)와 데이터 과학 컨퍼런스(Data Science Conference)는 샌프란시스코 베이 지역 기술 산업의 최첨단 학술 연구와 기업 문화의 독특한 융합을 제공합니다.

학생들이 사용한 Amazon SageMaker 스튜디오 랩는 JupyterLab 환경에 컴퓨팅(CPU 및 GPU)과 스토리지(최대 15GB)를 제공하는 무료 플랫폼입니다. 대부분의 학생들이 머신러닝(ML)에 대해 익숙하지 않았기 때문에 간략한 설명을 들었습니다. 지도 시간 ML 파이프라인 설정 방법: 탐색적 데이터 분석, 기능 엔지니어링, 모델 구축, 모델 평가 수행 방법, 추론 및 모니터링 설정 방법을 보여줍니다. 참조된 튜토리얼 Amazon 지속 가능성 데이터 이니셔티브(ASDI)) 국립해양대기청의 데이터세트(NOAA) and 오픈AQ 이진 분류를 통해 날씨 데이터를 사용하여 대기 질 수준을 예측하는 ML 모델 구축 오토글루온 모델. 다음으로, 학생들은 팀 내에서 각자의 프로젝트를 진행하도록 배정되었습니다. 우승팀은 Peter Ma, Ben Welner, Ei Coltin이 이끌었으며 USF에서 열린 데이터 과학 컨퍼런스 개막식에서 모두 상을 받았습니다.

이벤트의 응답

“이것은 재미있는 이벤트였으며 다른 사람들과 협력할 수 있는 좋은 방법이었습니다. 저는 수업 시간에 Python 코딩을 배웠지만 이를 현실화하는 데 도움이 되었습니다. 데이터톤 동안 저와 팀원은 다양한 ML 모델(LightGBM, 로지스틱 회귀, SVM 모델, Random Forest Classifier 등)에 대한 연구를 수행했으며 특정 상황에서 대기의 독성을 탐지하는 것을 목표로 NOAA의 AQI 데이터 세트에 대한 성능을 수행했습니다. 기상 조건. 우리는 날씨 통계를 바탕으로 대기 질을 예측하기 위해 그래디언트 부스팅 분류기를 구축했습니다."

– Anay Pant, 캘리포니아주 댄빌에 있는 Athenian School의 XNUMX학년 학생이자 데이터톤 우승자 중 한 명.

“AI는 직장에서 점점 더 중요해지고 있으며, 82%의 기업에는 머신러닝 기술을 갖춘 직원이 필요합니다. 우리 모두가 혜택을 누릴 수 있는 제품과 경험을 구축하는 데 필요한 인재를 개발하는 것이 중요합니다. 여기에는 소프트웨어 엔지니어링, 데이터 과학, 도메인 지식 등이 포함됩니다. 우리는 차세대 빌더가 머신러닝을 탐색하고 그 기능을 실험할 수 있도록 도울 수 있어서 기뻤습니다. 우리는 그들이 이를 발전시키고 ML 지식을 확장하기를 바랍니다. 저는 개인적으로 언젠가 이 데이터톤에서 학생 중 한 명이 만든 앱을 사용하고 싶습니다!”

– Sherry Marcus, AWS ML 솔루션 연구소 이사.

“올해는 SageMaker Studio Lab을 사용한 첫 해입니다. 고등학생/학부생과 대학원생 멘토가 SageMaker Studio를 사용하여 얼마나 빨리 프로젝트를 시작하고 협업할 수 있는지 보고 기뻤습니다.”

– 샌프란시스코 대학교 데이터 연구소의 Diane Woodbridge.

Studio Lab 시작하기

이 데이터톤을 놓친 경우에도 다음을 수행할 수 있습니다. 자신의 Studio Lab 계정을 등록하세요 그리고 자신만의 프로젝트를 진행해보세요. 자체 해커톤을 운영하는 데 관심이 있는 경우 AWS 담당자에게 문의하여 참가자가 서비스에 즉시 액세스할 수 있는 Studio Lab 추천 코드를 요청하세요. 마지막으로, 당신은 찾을 수 있습니다 내년의 도전 USF 데이터 연구소에서.

AWS 및 Amazon SageMaker Studio Lab과 협력하여 샌프란시스코 대학교 데이터 과학 컨퍼런스 2023 Datathon | Amazon Web Services PlatoBlockchain 데이터 인텔리전스. 수직 검색. 일체 포함.

저자에 관하여

네하 나르왈 AWS Bedrock의 기계 학습 엔지니어로서 생성 AI 애플리케이션을 위한 대규모 언어 모델 개발에 기여하고 있습니다. 그녀의 초점은 자연어 처리 영역 연구에 영향을 미치는 과학과 공학의 교차점에 있습니다.

비 디아 사가르 라비 파티 그는 Generative AI Innovation Center의 응용 과학 관리자로, 대규모 분산 시스템에 대한 방대한 경험과 기계 학습에 대한 열정을 활용하여 다양한 산업 분야의 AWS 고객이 AI 및 클라우드 채택을 가속화하도록 돕습니다.