Під час цієї сесії буде розглянуто перехід від застарілих сховищ даних до Azure Fabric із використанням Generative AI. Ми розглянемо архітектуру рішення Azure Fabric і його переваги для безперебійного, масштабованого управління даними у хмарі. Також поговоримо про інструмент migVisor Converter для міграції ETL, зокрема його архітектуру та AI-ефективність. Крім того, будуть представлені кейси недавніх міграцій із обговоренням найкращих практик, викликів і результатів. Ця сесія підходить для архітекторів даних та IT-лідерів, які готові модернізувати інфраструктуру даних.

Нестача знань про бізнес клієнта та нерозуміння впливу нашої системи на бізнес клієнта й зацікавлених сторін може призвести до численних наслідків. Від відносно безпечних, на перший погляд, таких як зниження продуктивності або навіть недоступність системи під час пікових навантажень, до серйозних втрат у бізнесі клієнта через витік конфіденційних даних, викликаний вразливостями нашої системи.

Цей додаток спрямований на те, щоб допомогти користувачам виявляти гендерну упередженість у своїх текстах. Технологічна основа програми базується на фундаменті LLM разом із новою функцією OpenAI для логічного аналізу. Це чудова можливість продемонструвати вплив технології LLM у реалізації функціональних рішень. Більше того, це значний крок у напрямку безпеки для компаній у всьому світі, оскільки Purple Lens може запобігти судовим позовам через гендерну дискримінацію.

На цій презентації Маніш Бхоге, архітектор рішень з даними, та Волга Кароль, консультант із Data Analytics, поділяться своїм досвідом у проєктуванні та впровадженні платформи Generative AI для провідної компанії у сфері споживчих товарів. Команда EPAM співпрацювала з консалтинговою агенцією, долаючи додаткові труднощі, пов’язані з відмінностями у стилях роботи та операційних очікуваннях.

У швидко змінюваній сфері prompt engineering необхідність інноваційних методів для покращення прийняття рішень і вирішення проблем є критичною. Ми представляємо "Belbin prompt" — новий підхід, спрямований на підвищення ефективності та прозорості етапу планування в життєвому циклі розробки ПЗ (SDLC). Цей метод розширює принципи "комітетних підказок" і базується на добре відомій моделі ролей команди Белбіна, забезпечуючи багатогранний аналіз складних питань. У поєднанні з нашою новою підказкою "дерево знань" це дозволяє за допомогою простих ключових слів значно покращити якість результатів роботи LLM.

Із експоненціальним зростанням обсягу даних попит на надійні та ефективні фреймворки для роботи з даними ніколи не був таким високим. Як досвідчений професіонал із двадцятирічним стажем у Data Science, Data Analytics, Data Engineering та Data Architecture, я маю знання для аналізу складнощів цих фреймворків. Мій технічний досвід та сертифікації у сфері даних та аналітики дозволяють поділитися цінними інсайтами про технічні аспекти, найкращі практики та можливі виклики в цій галузі.

Під час презентації ми розглянемо, як синергія AI та методів оптимізації може революціонізувати управління запасами, виходячи за межі обмежень традиційних систем, що спираються на застарілі методи. Ми продемонструємо, як ймовірнісне прогнозування та алгоритми оптимізації можуть бути стратегічно використані для забезпечення оптимальних рівнів запасів, що дозволяє оптимізувати розподіл ресурсів, знизити витрати та підвищити загальну ефективність операцій. Цей інтегрований підхід не лише вирішує проблеми минулих систем, але й встановлює новий стандарт для майбутніх практик управління запасами.

Подолання складного переходу від моделі до AI-продукту: додатки Databricks Lakehouse

У випадку з біологічними наборами даних дуже важливо мати можливості обробки, які є швидкими, масштабованими та недорогими. У цій доповіді Polar та DuckDB обрані для тестування на наборі даних BELKA із використанням різних форматів (CSV та Parquet). Дослідження показує, що DuckDB перевершує Polar за швидкістю та використанням пам'яті. Це особливо актуально в ситуаціях, коли великі інструменти для роботи з даними, такі як Apache Spark, занадто дорогі та складні у використанні. Мета — знайти ефективні способи обробки великих біологічних даних без додаткової складності, властивої традиційним системам Big Data.

У випадку з біологічними наборами даних дуже важливо мати можливості обробки, які є швидкими, масштабованими та недорогими. У цій доповіді Polar та DuckDB обрані для тестування на наборі даних BELKA із використанням різних форматів (CSV та Parquet). Дослідження показує, що DuckDB перевершує Polar за швидкістю та використанням пам'яті. Це особливо актуально в ситуаціях, коли великі інструменти для роботи з даними, такі як Apache Spark, занадто дорогі та складні у використанні. Мета — знайти ефективні способи обробки великих біологічних даних без додаткової складності, властивої традиційним системам Big Data.

У випадку з біологічними наборами даних дуже важливо мати можливості обробки, які є швидкими, масштабованими та недорогими. У цій доповіді Polar та DuckDB обрані для тестування на наборі даних BELKA із використанням різних форматів (CSV та Parquet). Дослідження показує, що DuckDB перевершує Polar за швидкістю та використанням пам'яті. Це особливо актуально в ситуаціях, коли великі інструменти для роботи з даними, такі як Apache Spark, занадто дорогі та складні у використанні. Мета — знайти ефективні способи обробки великих біологічних даних без додаткової складності, властивої традиційним системам Big Data.