في الفترة من 28 إلى 30 سبتمبر ، سيعقد مؤتمر Graph + AI World 2020 للأشخاص الذين ليسوا غير مبالين بتقنيات الرسم البياني والتعلم الآلي. سيقام الحدث عبر الإنترنت لمدة ثلاثة أيام ، والمشاركة مجانية.
المنظم هو TigerGraph ، مبتكر Grafova DB الذي يحمل الاسم نفسه ، وسيتضمن البرنامج تقارير من متحدثين من شركات مختلفة: Intel و KPMG و AT&T و Forbes و Intuit و UnitedHealth Group و Jaguar Land Rover و Xilinx و Xandr و Futurist Academy ، إلخ.
لماذا تشارك في Head أو مهندس وانضم إلى واحد من 3000 عضو من 110 شركات Fortune 500؟ مرحبا بكم في القط.
بالنسبة لأولئك الذين يرغبون في المشاركة على الفور ، هناك رابط تسجيل .
يهدف مؤتمر Graph + AI World إلى تحسين كفاءة مشروعات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من خلال استخدام خوارزميات الرسم البياني.
لماذا خوارزميات الرسم البياني؟
نحن نستخدم قواعد بيانات الرسم البياني كل يوم وربما لا نكون على علم بها. يستخدم Facebook و Instagram و Twitter قواعد بيانات وتحليلات الرسوم البيانية لفهم كيفية ارتباط المستخدمين ببعضهم البعض وربطهم بالمحتوى الصحيح. في كل مرة تقوم فيها بإجراء بحث على Google ، فأنت تستخدم الرسم البياني المعرفي من Google. توصيات المنتج على Amazon - "الأشخاص الذين اشتروا هذا المنتج اشتروا أيضًا ..." أو "غالبًا ما يتم شراء هذه المنتجات معًا"؟ يرتبط كل هذا أيضًا بالاستعلامات التحليلية لقواعد بيانات الرسم البياني.
بمقارنة أنواع مختلفة من قواعد البيانات ، يمكن تحديد الاتجاهات الرئيسية:
 |
 |
 |
|
, ,
|
Key-value
|
- — .
|
وبالتالي ، إذا كانت البيانات الخاصة بك تحتوي على العديد من الاتصالات مع بعضها البعض ، فمن المنطقي استخدام قواعد بيانات الرسم البياني بدلاً من استعلامات الانضمام المتعددة ، والتي لن تكون فعالة جدًا مع الأحجام الكبيرة. إلى جانب ذلك ، لم يقم أحد بإلغاء نظرية الرسم البياني لعلوم البيانات ؛)
المتحدثون الرئيسيون
- أنشأت UnitedHealth Group أكبر قاعدة بيانات Graph في صناعة الرعاية الصحية للتواصل والتحليل وتقديم المشورة في الوقت الفعلي حول مسارات العلاج لـ 50 مليون مريض.
- خفضت Jaguar Land Rover وقت الطلب لنموذج سلسلة التوريد المعقد من 3 أسابيع إلى 45 دقيقة ، مما يسمح لهم بالتخطيط بدقة والاستجابة بسرعة لشكوك العرض والطلب بسبب وباء Covid-19.
- يستخدم Intuit الرسم البياني المعرفي كتقنية أساسية لمنصة خبراء تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
برنامج
يحتوي المؤتمر على جدول أعمال ممتاز ، مليء بجلسات التدريب وإصدار الشهادات في 28 سبتمبر (ما قبل اليوم) وحالات العمل وحالات الاستخدام والجلسات الفنية في 29 و 30 سبتمبر. يتم تسليط الضوء على بعض الجلسات أدناه.
28 سبتمبر
مقدمة إلى خوارزميات الرسم البياني للحصول على شهادة التعلم
الآلي تعد خوارزميات الرسم البياني لبنات أساسية لتحليل البيانات ذات الصلة والتعلم الآلي لاكتساب فهم أعمق لتلك البيانات. يمكن استخدام خوارزميات الرسم البياني مباشرة للتعلم غير الخاضع للإشراف أو لإثراء عينات التدريب للتعلم الخاضع للإشراف. سيقدم هذا الدرس برنامج التدريب والشهادة الجديد TigerGraph لتطبيق خوارزميات الرسم البياني على التعلم الآلي: مراجعة المحتوى ، والفيديو ، والعروض التوضيحية ، وعملية الاعتماد.
ورشة عمل عملية: تسريع التعلم الآلي باستخدام خوارزميات الرسم البياني
في ورشة العمل هذه ، ستتمكن من تطبيق عدة أساليب مختلفة للتعلم الآلي باستخدام البيانات القائمة على الرسم البياني.
بعد إعداد قاعدة بيانات الرسم البياني (في السحابة ومجانية) ، سنفعل ما يلي:
- التعلم غير الخاضع للإشراف باستخدام خوارزميات الرسم البياني
- استخراج الميزات وإثراء الرسم البياني
- التدريب الخارجي والتكامل مع أجهزة الكمبيوتر المحمولة
- تقنيات ML في قاعدة البيانات للرسوم البيانية
سيكون لدينا العديد من مجموعات البيانات لحالات مختلفة.
29 سبتمبر
تطبيق نموذج الرسم البياني في Fintech وإدارة المخاطر
قامت FinTell ببناء رسم بياني بعشرات المليارات من الحواف والعقد استنادًا إلى 1.5 مليار جهاز محمول نشط شهريًا. يساعد نموذج الرسم البياني FinTell على تقديم خدمات إدارة مخاطر عالية الجودة للمؤسسات المالية.
بناء أحدث نظام للكشف عن الاحتيال باستخدام الرسم البياني + AI
دليل تفصيلي خطوة بخطوة وشرح للتحليلات التي يمكن إنشاؤها بسرعة باستخدام تحليلات الرسم البياني على موارد الحوسبة المتواضعة وكيف يتحسن أداء مكافحة الاحتيال عن طريق تقليل حوادث الاحتيال الفائتة وتقليل الإيجابيات الكاذبة من الإيجابيات في خط أنابيب قياسي للتعلم الآلي.
المائدة المستديرة التنفيذية - تحويل الوسائط والترفيه باستخدام الرسم البياني + الذكاء الاصطناعي
تُستخدم قواعد بيانات الرسم البياني لتحديد وربط ودمج كيانات العملاء المكررة لإنشاء ملف تعريف واحد بزاوية 360 درجة. عادة ما يترجم هذا إلى عوائد أعلى نتيجة لتوصيات أكثر دقة وفعالية للمنتجات والخدمات. انضم إلى المديرين التنفيذيين في Ippen Digital و Xandr (جزء من AT&T) لتتعلم كيف تغير الرسوم البيانية والتعلم الآلي وسائط الإعلام والمشهد الترفيهي.
30 سبتمبر
تواجه إدارة سلسلة التوريد واللوجستيات باستخدام Graph DB & AI التصنيع الصناعي تحديات كبيرة مع الحجم الهائل للأجزاء والمكونات والمواد التي يجب شراؤها من العديد من الموردين الموزعين عالميًا ثم معالجتها وتجميعها على مراحل متعددة ، مما يجعل تتبعها أكثر صعوبة. المورد للمنتج النهائي. يشمل ذلك أيضًا الخدمات اللوجستية ، أي أنواع النقل والمواقع والمدة والتكلفة وما إلى ذلك.
من خلال الاستفادة من قواعد بيانات الرسم البياني لتوفير الشفافية للبيانات المعقدة والموزعة ، إلى جانب التحليلات التنبؤية ، يمكن للمصنعين مواجهة هذه التحديات بفعالية. تحسين تخطيط الإنتاج في الوقت نفسه: ضمان توافر الأجزاء وتقليل فقد الجودة وتحسين التجميع والتسليم الكلي.
محرك التوصيات مع التعلم الآلي في قاعدة البيانات
تُستخدم أنظمة التوصية في خدمات مختلفة مثل بث الفيديو والتسوق عبر الإنترنت ووسائل التواصل الاجتماعي. في التطبيقات الصناعية ، يمكن أن تحتوي قاعدة البيانات على مئات الملايين من المستخدمين والعناصر. يؤدي تدريب النموذج في قاعدة البيانات أيضًا إلى تجنب تصدير بيانات الرسم البياني من DBMS إلى منصات تعلم الآلة الأخرى ، وبالتالي الحفاظ بشكل أفضل على تحديث مستمر لنموذج التوصية بشأن تغيير بيانات التدريب.
كما سيتم الإعلان في المؤتمر عن نتائج هاكاثون Graphathon 2020 .
التسجيل
للمشاركة في مؤتمر مجاني ، يجب عليك التسجيل على صفحة الحدث الرسمية باستخدام الرابط .
انضم إلى Graph + AI World!
نراكم في المؤتمر.