原文：
www.kdnuggets.com/2021/02/coiled-distributed-machine-learning.html
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Mike McCarty 和 Gil Forsyth 在 Capital One 机器学习中心工作，他们正在构建与 Dask 和 RAPIDS 扩展的内部 PyData 库。此次网络研讨会中，他们将与 Hugo Bowne-Anderson 和 Matthew Rocklin 一起讨论他们在 Python 中扩展数据科学和机器学习的历程。
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在 2020 年，Capital One 完成了向云的过渡，抛弃了数据中心，现在他们使用 Dask 在云中扩展数据科学和机器学习。我们将快速了解这一过程，并深入探讨一些关键细节，如如何在 AWS 上部署 Dask 和 RAPIDS，扩展 XGBoost 工作流的细节，以及 Capital One 如何利用 scikit-learn API 通过自定义估计器进行扩展。
我们还会探讨一些文化方面的内容，例如 Capital One 如何构建内部社区，掌握使用这些开源工具的最佳实践，以及企业公司为什么今天需要参与这些社区。
参加后，你将了解：
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Dask 在 Capital One 的成长及他们面临的一些挑战。
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如何（以及为何）扩展 XGBoost 训练
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如何利用 scikit-learn API 构建自己的可扩展估计器
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机构参与其使用的开源项目的重要性
请于 2 月 23 日（星期二）美国东部时间下午 5:00，通过在这里注册，深入探索 Dask 及可扩展 Python 的精彩世界，了解 Capital One 的应用！
时间：2021 年 2 月 23 日，太平洋时间下午 2 点，东部时间下午 5 点