Encontro de Ciência de Dados em Edimburgo - Setembro

O encontro da comunidade de Edimburgo para pessoas que trabalham ou têm interesse em Ciência de Dados. Somos um grupo amigável de profissionais, acadêmicos, estudantes e outros que apreciam se encontrar para tomar drinks e comer pizza enquanto ouvem palestras perspicazes. Você pode agora confirmar presença aqui ou através do meetup.com. Estamos muito gratos ao CodeBase por nos hospedar em sua localização na Castle Terrace das 17h na quinta-feira, 2 de abril. Este evento é gentilmente patrocinado tanto pela Redis quanto pela Trustpilot. Samuel Agbede, defensor de desenvolvedores da Redis, estará presente - então, se você perdeu sua palestra em junho, poderá conhecê-lo para aprender sobre como construir aplicações de IA com dados em tempo real, incluindo RAG, busca vetorial e cache semântico. Saiba mais sobre a Redis. Temos duas ótimas palestras programadas: Gábor Gulyás falará sobre Gradiente Aumentado para Distribuições de Probabilidade e Como correções cada vez mais complicadas levaram a um simples truque de CDF. Modelos de previsão pontual retornam uma única "melhor palpite", mas em muitos problemas reais a resposta média pode ser profundamente enganosa - por exemplo, quando um cliente de um banco provavelmente irá quitar quase tudo ou deixar quase todo o saldo exposto. Esta palestra é uma história prática sobre aprendizado de máquina probabilístico por meio de pontuação de candidatos, alvos suaves gaussianos, bins e funções de perda, até que uma simples mudança de perspectiva torne o problema muito mais fácil: aprenda o CDF condicional com rótulos de limite exato. Nick Lade apresentará Construindo uma ARC para AGI: O Quão Longe Já Chegamos? "AGI é um sistema que pode igualar a eficiência de aprendizado dos humanos". Essa é a definição que o Prêmio ARC usa para moldar seu benchmark: não o que um sistema já pode fazer, mas quantos poucos exemplos ele precisa para aprender algo novo. O resultado: uma seleção de quebra-cabeças triviais para um humano, ainda difíceis para sistemas de IA que lideram as paradas em quase todos os outros benchmarks. Esta palestra abrange o desafio em si, como laboratórios de ponta estão — e não estão — lidando com isso diretamente, e a inovação que vem da comunidade mais ampla sob recursos mais restritos (o orador sendo um desses membros). Quem sabe? Talvez esta palestra até te inspire a contribuir para a AGI também, possivelmente reivindicando sua parte do Prêmio ARC de $2M. Programação: 17h - 18h10 - Networking com pizza e drinks. 18h10 - 19h30 - Palestras com Q&A. 19h30 em diante - Continuação do networking, mudando para um bar local. Mensagem do nosso patrocinador Redis: Encontre a Redis no Encontro de Ciência de Dados e IA de Edimburgo. A Redis tem o prazer de apoiar o Encontro de Ciência de Dados e IA de Edimburgo em 17 de setembro. Conheça o defensor de desenvolvedores, Samuel Agbede, da Redis e aprenda mais sobre como construir aplicações de IA com dados em tempo real. Se você está trabalhando com RAG, busca vetorial, cache semântico ou desenvolvimento de aplicações de IA, venha conversar com Samuel no evento. Acesse recursos práticos de IA da Redis ou solicite uma conversa técnica usando o link abaixo. → Saiba mais sobre a Redis. Biografias dos palestrantes: Gábor Gulyás traz mais de 20 anos de experiência em risco e previsão, aplicando pensamento matemático a problemas complexos em uma variedade de indústrias, com foco particular em bancos. Um matemático de coração, ele mantém um blog explorando o que está além dos números, utilizando dados como ponto de partida para uma visão mais profunda, em vez de um fim em si. A jornada de IA de Nick Lade começou com a boa performance em matemática na escola. Isso levou a um BSc em Estatística Aplicada e um MSc em Matemática, depois uma carreira abrangendo papéis de Estatístico, Cientista de Dados Sênior e Engenheiro Chefe de IA. A interação entre humanos e IA tem sido um tema recorrente ao longo de toda sua carreira: otimizando o valor que eles criam juntos, não o que a IA faz sozinha. Além da demonstração do Prêmio ARC, ele está construindo ferramentas de IA de código aberto para exibir o que é possível completamente em um navegador — local, contido, nada rodando em outros lugares. Sempre aberto a ouvir sobre problemas interessantes nesse espaço. GitHub: https://github.com/nlade-core O CodeBase é um local acessível; se você tiver alguma dúvida sobre acessibilidade, entre em contato conosco ou diretamente com o CodeBase.