AMLD – 5 Days Machine Learning Marathon

The 4th iteration of the Applied Machine Learning Days (AMLD) took place in the end of January at the SwissTech Convention Center at EPFL with more than 1'600 visitors. And I was in the middle of it! In the 5 days 31 hands-on workshops took place as well as 29 tracks about machine learning and artificial intelligence in different fields.

Hands-on programming in 31 workshops

Thanks to the structure of the conference I got to code a lot. In the first two days of the conference 31 workshops took place, including something for every skill level and job – from entry-level to advanced and from data scientists all the way up to the CEO. For example, in the workshop «Ideas for your first AI project» it got demonstrated how to identify potential machine learning project within a company. On the rather technical side I visited «Spiking neural networks for real-time inference tasks» and learnt how to create low-energy (miliwatt range and below) machine learning applications on IoT devices. One of the many possible applications is that they can be used to create smart door sensors, which don’t open every time someone just passes in front of them.

The AMLD Conference Menu

Through the huge amount of presentations in the 29 tracks there was always something interesting and instructive to attend at any given time. I mostly spent my time in the tracks «AI & Networks», «AI & ML on the Edge» and «AI & Industry», where also Swisscom was present with several presentations. Next to the regular tracks there was the «Challenge» track, where data scientists could compete in several competitions in the days and weeks leading up to the conference. The AMLD were topped off by the keynote sessions on the 3rd and 5th conference days through talks by some of the leading figures in the field, like Edward Snowden and Max Tegmark.

Best time to be alive

For me, the biggest impact was made by the talk of Stanford Professor Michał Kosiński. As data scientist I often work with sensitive data, which is why it was an eye-opening experience to see what can be predicted about a human by analysing his digital footprint. Kosiński published a paper in 2013 where he outlined how well predictions about a person can be made by only analyzing their Facebook likes and predicted things like sex, ethnicity but also more sensible things like sexual orientation (https://www.pnas.org/content/110/15/5802.full). The paper was a warning, however, similar techniques were abused later on by companies like Cambridge Analytica in order to manipulate humans to achieve political goals. Despite the negative headlines of the last years Kosiński also outlines the positive ascpects of the digitalisation and increased interconnectivity of our converging world. Never before has it been so easy to find any information you want and most technologies that we have today are hard to imaging not to have. An example is buying your SBB train ticket, comfortably over your phone while you’re on the way to the station, or reading the newsletter on your tablet in the morning. It is simply, as Kosiński said it at the end of his talk, «the best time to be alive».

Where do I learn more?

Most of the talks were recorded and can be seen soon on YouTube (https://www.youtube.com/c/AppliedMachineLearningDays). Additioanlly, the conference is now taking place twice a year, so you don’t have to wait until 2021 if you’re interested, but can instead participate in August 2020 in Moscow (https://appliedmldays.org/).

 

Deutsche Version

AMLD – 5 Tage Machine Learning Marathon

Die 4. Iteration der Applied Machine Learning Days (AMLD) ging Ende Januar im SwissTech Convention Center an der EPFL mit über 1’600 Besuchern über die Bühne. Und ich war mittendrin! In den 5 Tagen fanden 31 hands-on Workshops sowie 29 Tracks über Machine Learning und Künstliche Intelligenz in unterschiedlichen Domänen statt.

Hands-on programmieren in 31 Workshops

Durch den Aufbau der Konferenz hatte ich die Möglichkeit, zu coden, was das Zeug hält. An den ersten beiden Tagen fanden 31 Workshops statt und alles war dabei – von einsteigerfreundlich bis fortgeschritten und ausgelegt für die unterschiedlichsten Hintergründe, vom Data Scientisten über HR bis hin zum CEO. So wurde beispielsweise in «Ideas for your first AI project» dargelegt, wie man Potential für Machine Learning Projekte in einer Firma erkennen kann. Auf der eher technischen Seite habe ich den Workshop «Spiking neural networks for real-time inference tasks» besucht und gelernt, wie man Machine Learning einsetzen kann, um extrem tief-energetische IoT Geräte (im Bereich einiger Milliwatt und tiefer) einzusetzen. Beispielsweise für smarte Türsensoren, um zu vermeiden, dass eine elektronisch gesteuerte Türe sich immer öffnet, wenn jemand daran vorbeigeht.

Das AMLD Konferenz Menu

Durch das riesige Angebot an Vorträgen in den 29 Tracks fand sich immer etwas Spannendes und Lehrreiches. Ich besuchte mehrheitlich die Programme zu «AI & Networks», «AI & ML on the Edge» sowie «AI & Industry», in welchen auch die Swisscom durch mehrere Vorträge ihren Beitrag leistete. Neben den “normalen” Tracks gab es noch die Kategorie «Challenge», in welcher sich die Teilnehmer der Konferenz im Vorfeld in unterschiedlichen Machine-Learning-Wettbewerben messen konnten.  Abgerundet wurde das Programm durch die Keynotes am 3. und 5. Konferenztag durch Vorträge von einigen grossen Namen, wie zum Beispiel Edward Snowden und Max Tegmark.

Best time to be alive

Besonders eindrücklich war für mich der Vortrag von Stanford Professor Michał Kosiński. Als Data Scientist hantiere ich oft mit sensitiven Daten, weshalb es besonders eindrücklich war, zu sehen, was man alles mit dem digitalen Fussabdruck eines Menschen vorhersagen kann. Kosiński publizierte in 2013 ein Paper, in welchem er anhand von Facebook Likes Dinge wie Geschlecht, Ethnizität und auch sensiblere Charaktereigenschaften wie sexuelle Orientierung hervorsagte (https://www.pnas.org/content/110/15/5802.full). Dies sollte als Warnung dienen, jedoch wurden ähnlich Techniken später durch Firmen wie Cambridge Analytica missbraucht, um manipulativ politische Ziele zu erreichen. Trotz dieser negativen Schlagzeilen der letzten Jahre hat Kosiński auch die positiven Aspekte der Digitalisierung und vermehrter Vernetzbarkeit der konvergierenden Welt hervorgehoben. Noch nie war es so einfach, Informationen zu finden wie heute und die meisten Technologien sind gar nicht mehr wegzudenken. Zum Beispiel das Kaufen eines SBB-Tickets, bequem über eine Smartphone-App, währenddem man auf dem Weg zum Zug ist, oder die Nachrichten am Morgen auf dem Tablet lesen. Es ist wahrlich, wie Kosiński seinen Vortrag beendete, «the best time to be alive».

Wo erfahre ich mehr?

Die meisten Vorträge wurden aufgezeichnet und werden bald einmal auf YouTube erhältlich sein (https://www.youtube.com/c/AppliedMachineLearningDays). Neu findet die Konferenz zwei Mal jährlich statt. Wer also Interesse hat, muss nicht bis im Januar 2021 warten, sondern kann bereits im August 2020 in Moskau auf seine Kosten kommen (https://appliedmldays.org/).