Detaillierter Kursinhalt
Einführung
- Treffen Sie den Ausbilder.
- Erstellen Sie ein Konto unter courses.nvidia.com/join
GPU-beschleunigte Datenmanipulation
- Einlesen und Vorbereiten mehrerer Datensätze (einige grösser als der Arbeitsspeicher) für die Verwendung in mehreren Übungen zum maschinellen Lernen später im Workshop:
- Lesen Sie mit cuDF und Dask cuDF Daten direkt auf einzelnen und mehreren GPUs.
- Bereiten Sie mit cuDF Bevölkerungs-, Strassennetz- und Klinikinformationen für maschinelle Lernaufgaben auf dem Grafikprozessor vor.
GPU-beschleunigtes maschinelles Lernen
- Wenden Sie verschiedene grundlegende Techniken des maschinellen Lernens auf die Daten an, die im ersten Abschnitt vorbereitet wurden:
- Verwenden Sie überwachte und unüberwachte GPU-beschleunigte Algorithmen mit cuML.
- Trainieren Sie XGBoost-Modelle mit Dask auf mehreren GPUs.
- Erstellen und analysieren Sie Graphikdaten auf der GPU mit cuGraph.
Projekt: Datenanalyse zur Rettung des Vereinigten Königreichs
- Wenden Sie neue GPU-beschleunigte Datenmanipulations- und -analysefähigkeiten auf bevölkerungsbezogene Daten an, um eine simulierte Epidemie abzuwehren, die die gesamte britische Bevölkerung betrifft:
- Nutzen Sie RAPIDS, um mehrere umfangreiche Datensätze zu integrieren und realitätsnahe Analysen durchzuführen.
- Pivotieren und iterieren Sie Ihre Analyse, da die simulierte Epidemie für jeden simulierten Tag neue Daten liefert.
Bewertung und Fragen und Antworten