03/09 Dataanalyse og AI

Dato: 3.september Klokkeslett: 14:00-16:00 Sted: iKuben

Klassiske maskinlæringsteknikker - fortsatt nyttige?

Neste samling for Dataanalyse og AI-gruppa holdes torsdag 3. september med klassiske maskinlæringsteknikker som tema. Etter innføringen av nevrale nett og store språkmodellene har eldre og mindre ressurskrevende maskinlæringsteknikker fått merkelappen "Klassisk maskinlæring". Statistikk og klassisk maskinlæring er fortsatt relevant, ikke minst når nye datasett og problemstillinger skal utforskes.


Anders Granskogen Bjørnstad fra Axbit tar oss gjennom de ulike teknikkene, med særlig fokus på områder der klassisk maskinlæring fortsatt er best, eller på linje med store nevrale nett.

Sentrale stikkord er:

  • Tre-baserte metoder (decision trees, gradient boosted trees)

  • Support Vector Machines,

  • Lineær regresjon

  • Clustering

  • Dimensjonsreduksjon m.m.

Om Dataanalyse og AI-gruppa:

Dataanalyse og AI-gruppa møtes fire til fem ganger i året og er lagt opp med todelte samlinger: først teori, deretter erfaringsdeling. Målet er å gå i dybden på teknologier, metoder og arbeidsformer som påvirker hvordan bedriftene jobber med data og kunstig intelligens.

Påmelding:

Arbeidsgruppen er alltid åpen for nye deltakere i klyngen som ønsker å lære, dele erfaringer og bygge kompetanse innen dataanalyse og AI.

Er du interessert i å delta?
Send en e-post til sjur@protomore.no

Hanna Heggdal