Die Woche des maschinellen Lernens, 31. Mai - 4. Juni, Las Vegas

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Besuchen Sie uns in Las Vegas für Maschinelles Lernen Week 2020 (formerly Mega-PAW), our largest event to date. By design, this conference is where to meet the who’s who and keep up on the latest techniques, making it the leading machine learning event that excites and unites.Machine Learning Week brings together five co-located events: PAW Business, PAW Financial, PAW Industry 4.0 (formerly PAW Manufacturing), PAW Gesundheitswesen, Tiefes Lernen World… plus a range of full-day training workshop options.

Seit 2009 ist sie die führende Veranstaltung für fortschrittliche Analytik und maschinelles Lernen. Sie ist die einzige Konferenz ihrer Art, deren Sitzungen und Inhalte sich über alle Geschäftsanwendungen, Branchen und Anbieter von Lösungen und Software erstrecken.

Die fünf Konferenzen der Machine Learning Week: 

Prädiktive Analytik World for Business liefert konkrete Beispiele für den Einsatz von maschinellem Lernen. Erfahren Sie aus erster Hand, wie Fortune-500-Konkurrenten im Bereich Analytik und andere führende Unternehmen maschinelles Lernen einsetzen und welche Geschäftsergebnisse sie damit erzielen.

Predictive Analytics World für Finanzdienstleistungen ist die führende Veranstaltung zum Einsatz von maschinellem Lernen bei Banken, Versicherungen, Kreditkartenunternehmen, Investmentfirmen und anderen Finanzinstituten.

Predictive Analytics World für das Gesundheitswesen program focuses on how Datenwissenschaft and machine learning are employed at leading Healthcare and Clinical enterprises, resulting in improved outcomes, lower costs, and higher patient satisfaction.

Predictive Analytics Welt für Industrie 4.0 ist die führende herstellerneutrale Konferenz für maschinelles Lernen für intelligente Fertigung und IoT.

Deep Learning Welt ist die erste Konferenz, die sich mit dem kommerziellen Einsatz von Deep Learning befasst. Das Ziel der Veranstaltung ist es, Durchbrüche bei der wertorientierten Operationalisierung etablierter Deep-Learning-Methoden zu fördern.

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Über den Autor

Ramya Sriram ist verantwortlich für digitale Inhalte und Kommunikation bei Kolabtree (kolabtree.com), der weltweit größten Plattform für freiberufliche Wissenschaftler. Sie verfügt über mehr als ein Jahrzehnt Erfahrung in den Bereichen Verlagswesen, Werbung und Erstellung digitaler Inhalte.

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