Edinburgh Data Science September Meetup

Erforschen Sie probabilistisches maschinelles Lernen und die ARC Prize-Herausforderung beim Data Science September Meetup in Edinburgh, das am 17. September 2026 im CodeBase stattfindet. Dieser gemeinschaftsorientierte Abend bringt Fachleute aus den Bereichen Datenwissenschaft und KI, Akademiker, Studenten und neugierige Neulinge zu zwei technischen Vorträgen, einer Publikums-Q&A und entspanntem Networking bei Pizza und Getränken zusammen. Das Meetup findet im CodeBase, 37a Castle Terrace statt und bietet eine freundliche Umgebung in Edinburgh, um von erfahrenen Praktikern zu lernen, Ideen auszutauschen und andere zu treffen, die im Bereich maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz tätig sind. Vorträge und Referenten Gábor Gulyás, Gradient Boosting für Wahrscheinlichkeitsverteilungen Point-Prediction-Modelle produzieren eine einzige „beste Schätzung“, aber ein Durchschnitt kann irreführend sein, wenn Ergebnisse sehr unterschiedliche Wege nehmen, zum Beispiel, wenn ein Bankkunde fast alles zurückzahlen oder fast den gesamten Saldo ungenutzt lassen kann. Gábor wird eine praktische Reise durch probabilistisches maschinelles Lernen bei der Kandidatenauswertung, Gaussian-Soft-Ziele, Bins und Verlustfunktionen teilen. Danach wird er erklären, wie die Neudefinition des Problems um das Lernen der bedingten CDF mit genauen Schwellenwertbezeichnungen einen einfacheren Ansatz bietet. Gábor bringt mehr als 20 Jahre Erfahrung in Risikomanagement und Prognosen mit, mit einem besonderen Fokus auf Banken. Nick Lade, Den Weg von ARC zu AGI: Wie weit sind wir wirklich gekommen? Nick wird den ARC Prize und seine Definition von AGI als ein System, das die Lerngeschwindigkeit des Menschen erreicht, untersuchen. Die Rätsel von ARC sind oft unkompliziert für Menschen, aber bleiben für KI-Systeme, die viele andere Benchmarks anführen, schwierig. Die Sitzung wird die Herausforderung erkunden, wo Spitzenlabors Fortschritte machen und wo nicht, sowie die Innovationen, die aus einer breiteren Gemeinschaft hervorgehen, die mit eingeschränkten Ressourcen arbeitet. Nicks Hintergrund umfasst angewandte Statistik, Mathematik, Datenwissenschaft und führende AI-Engineering-Rollen, wobei der Schwerpunkt immer wieder darauf liegt, wie Menschen und KI gemeinsam Wert schaffen. Abendformat 17:00–18:10 Uhr: Networking mit Pizza und Getränken 18:10–19:30 Uhr: Zwei Vorträge gefolgt von Q&A Ab 19:30 Uhr: Fortgesetztes Networking in einer lokalen Bar… Registrieren Sie sich für diese Veranstaltung