Em 7 de novembro, a Intel Software Solutions realiza um
workshop gratuito para desenvolvedores no escritório de Yandex em Moscou, em Leo Tolstoy. Os especialistas de ambas as empresas contarão a todos sobre ferramentas de software e tecnologias de nuvem para desenvolvimento de software, computação de alto desempenho e aprendizado de máquina.
Considere que já o convidamos. Não se esqueça de se
registrar apenas - o número de assentos não é infinito.
Convidamos a todos:
- desenvolvedores de software, pesquisadores, cientistas ou engenheiros;
- trabalhando em projetos para processar uma grande quantidade de dados ou desenvolver software na nuvem;
- conhecendo C, C ++ ou Python.
No treinamento, você pode ouvir as seguintes master classes:
Cloud CI e Intel Software Tools na nuvem
O Intel Software Tools é uma ferramenta indispensável para um desenvolvedor de software que deseja tirar o máximo proveito de seu código nas plataformas Intel Architecture (x86). As ferramentas de software da Intel fornecem compiladores, tempos de execução e bibliotecas, além de ferramentas de criação de perfil e prototipagem, cobrindo toda a gama de otimizações - desde algorítmica até microarquitetural.
Como parte da master class, nós:
- tente compiladores, tempos de execução e bibliotecas;
- discutir a configuração do IC para usar as ferramentas Intel;
- considere os problemas e suas soluções.
Análise de desempenho de aplicativos em nuvem
A migração de aplicativos para a infraestrutura em nuvem oferece várias vantagens - por exemplo, fácil dimensionamento, redundância, suporte técnico e menor TCO. Ao mesmo tempo, trabalhar com serviços em nuvem requer uma equipe competente e atenta de desenvolvimento e manutenção de software.
O objetivo do workshop foi revelar os recursos da infraestrutura Yandex.Cloud (baseada no Intel Cascade Lake) e usar as ferramentas de otimização e prototipagem de desempenho do Intel Parallel Studio XE Professional Edition.
Apresentando a Biblioteca CatBoost
CatBoost é uma biblioteca de aumento de gradiente de código aberto.
Ele supera os análogos em qualidade e possui vantagens adicionais: por exemplo, ele suporta o trabalho com recursos categóricos (gêneros musicais, IDs de dispositivos, URLs) sem pré-processamento de dados.
Vamos nos familiarizar com os recursos da biblioteca pelo exemplo do problema de classificação. Vamos passar por todas as etapas da construção de um modelo de previsão e considerar os seguintes tópicos:
- seleção de funções e métricas de perda adequadas para otimização;
- modelo de treinamento;
- visualização do processo de aprendizagem e validação cruzada;
- trabalhe com o detector de reciclagem integrado;
- seleção do limiar ideal de decisão;
- importância dos atributos e interpretação das previsões do modelo;
- aplicar o modelo treinado para testar dados.
Você encontrará todas as informações sobre o treinamento na
página de convite .
O evento começa às 10:00. A participação é gratuita mediante
inscrição prévia . Lembre-se de levar seu laptop com você!