Am 7. November veranstaltet Intel Software Solutions im Moskauer Büro von Yandex einen
kostenlosen Workshop für Entwickler zu Leo Tolstoi. Die Spezialisten beider Unternehmen informieren alle über Softwaretools und Cloud-Technologien für Softwareentwicklung, Hochleistungsrechnen und maschinelles Lernen.
Bedenken Sie, dass wir Sie bereits eingeladen haben. Vergessen Sie nicht,
sich nur
anzumelden - die Anzahl der Plätze ist nicht unendlich.
Wir laden alle ein:
- Softwareentwickler, Forscher, Wissenschaftler oder Ingenieure;
- Arbeiten an Projekten zur Verarbeitung einer großen Datenmenge oder zur Entwicklung von Software in der Cloud;
- Kenntnis von C, C ++ oder Python.
Während des Trainings können Sie folgende Meisterklassen anhören:
Cloud CI- und Intel-Softwaretools in der Cloud
Intel Software Tools ist ein Muss für einen Softwareentwickler, der seinen Code auf Intel Architecture (x86) -Plattformen optimal nutzen möchte. Intel-Softwaretools bieten Compiler, Laufzeiten und Bibliotheken sowie Profiling- und Prototyping-Tools, die alle Optimierungsbereiche abdecken - von algorithmisch bis mikroarchitektonisch.
Im Rahmen der Meisterklasse:
- Probieren Sie Compiler, Laufzeiten und Bibliotheken aus.
- Besprechen Sie das CI-Setup für die Verwendung von Intel-Tools.
- Betrachten Sie die Probleme und ihre Lösungen.
Leistungsanalyse der Cloud-Anwendung
Die Migration von Anwendungen in die Cloud-Infrastruktur bietet mehrere Vorteile - zum Beispiel einfache Skalierung, Redundanz, technischer Support und niedrigere Gesamtbetriebskosten. Gleichzeitig erfordert die Arbeit mit Cloud-Diensten ein kompetentes und aufmerksames Softwareentwicklungs- und Wartungsteam.
Ziel des Workshops war es, die Funktionen der Yandex.Cloud-Infrastruktur (basierend auf Intel Cascade Lake) aufzuzeigen und die Tools zur Leistungsoptimierung und zum Prototyping von Intel Parallel Studio XE Professional Edition zu verwenden.
Vorstellung der CatBoost-Bibliothek
CatBoost ist eine Open-Source-Bibliothek zur Erhöhung des Gradienten.
Es übertrifft die Qualität von Analoga und bietet zusätzliche Vorteile: Beispielsweise unterstützt es die Arbeit mit kategorialen Funktionen (Musikgenres, Geräte-IDs, URLs) ohne Datenvorverarbeitung.
Wir werden uns am Beispiel des Klassifizierungsproblems mit den Fähigkeiten der Bibliothek vertraut machen. Wir werden alle Phasen der Erstellung eines Prognosemodells durchlaufen und die folgenden Themen betrachten:
- Auswahl geeigneter Verlustfunktionen und Metriken zur Optimierung;
- Modelltraining;
- Visualisierung des Lernprozesses und Kreuzvalidierung;
- Arbeiten Sie mit dem eingebauten Umschulungsdetektor.
- Auswahl der optimalen Entscheidungsschwelle;
- Wichtigkeit von Attributen und Interpretation von Modellvorhersagen;
- Anwenden des trainierten Modells zum Testen von Daten.
Alle Informationen zum Training finden Sie auf der
Einladungsseite .
Die Veranstaltung beginnt um 10:00 Uhr. Die Teilnahme ist nach
vorheriger Anmeldung kostenlos. Denken Sie daran, Ihren Laptop mitzubringen!