Trilha Machine Learning Machine learning e bots na nuvem, a Inteligência Artificial acessível
Diego Nogare
Emmanuel Gomes Brandão
Programação / Palestras
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| 08:00 às 09:00 |
Credenciamento e recepção dos participantes
Todas as pessoas inscritas, palestrantes, coordenadores e de imprensa, devem retirar seus crachás e kit do congressista nos balcões de credenciamento localizados na entrada do evento, para obterem acesso às salas e Auditório Principal. |
| 09:00 às 10:00 |
Abertura do evento no Auditório Principal
Após o credenciamento, convidamos os participantes a comparecerem ao auditório para receberem as boas vindas por parte dos realizadores e patrocinadores. Neste keynote de abertura, todos serão orientados sobre o funcionamento do evento, destaques e outras novidades. |
| 10:10 às 11:00 |
Modelos Ensemble com Árvores de Decisão
Andressa Sivolella Árvore de Decisão é um algoritmo de máquina de aprendizado supervisionado. Uma das grandes desvantagens desse algoritmo é a dependência do conjunto de treino. Qual o problema disso? O que ocorre com classificadores desse tipo é o overfitting. Em outras palavras, tais classificadores ficam 'viciados' no conjunto de treino. O que fazer para contornar isso? É aí que surgem os modelos ensemble: tais modelos utilizam como classificação o voto majoritário de um conjunto de classificadores ditos fracos. Intuitivamente, seria como se numa conferência médica, especialistas em diferentes áreas quisessem diagnosticar um paciente com diferentes sintomas. O diagnóstico dado pelo voto majoritário de todos os conferencistas é mais forte que o diagnóstico dado por um único médico, certo? Quer saber mais sobre isso? Você pode conferir essa palestra através de uma apresentação de exemplos cotidianos.
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| 11:10 às 12:00 |
Machine Learning Black Boxes - Terceirizando o Trabalho Duro
Denis Rosa Qual a melhor library de ML para o seu projeto? Veja na prática as vantages e desvantagens das principais libraries do mercado e como utilizá-las.
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| 12:00 às 13:00 |
Intervalo para Almoço
Uma excelente oportunidade de todas as pessoas no evento
interagirem e trocarem ideias, colaboradores, empresas
patrocinadoras e apoiadoras, palestrantes e coordenadores.
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| 13:10 às 14:00 |
Criando modelos em nuvem com Azure Machine Learning
Thiago Zavaschi "Aprendizagem de máquina não é assunto novo, mas por muitos anos a complexidade da criação de modelos preditivos, bem como o alto custo computacional para determinados tipos de problemas levaram desenvolvedores a se afastarem deste universo.
Atualmente com a computação em nuvem e a plataforma AzureML é possível criar modelos preditivos de maneira facilitada e integrar de maneira simples com seus aplicativos (web, mobiles, Windows, etc.).
Venha ver nesta sessão como criar um modelo para prever o futuro usando a nuvem da Microsoft e como integrar ao seu aplicativo."
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| 14:10 às 15:00 |
Machine Learning com R
Diogenes Justo Interessado em ingressar em machine learning e não sabe qual porta escolher? O R fornece uma plataforma free, fácil e rápida para te ajudar nesta inserção. Além disto veremos alguns dos principais algoritmos de machine learning no R.
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| 15:00 às 15:30 |
Coffee-break e Networking
Durante o intervalo de Coffee-break, as mesas de alimentação terão disponíveis café, sucos, frutas e biscoitos. Um delicioso intervalo para relaxar, conhecer novas pessoas e estreitar contatos. Neste tempo, também surge a oportunidade de todas as pessoas no evento interagirem entre sí, participantes das trilhas, empresas patrocinadoras e apoiadoras, palestrantes e coordenadores. |
| 15:40 às 16:30 |
SparkMLlib Machine Learning na Prática
João Paulo Eiti Kimura / Flavio Clésio Já imaginou um software inteligente que auxilie na tomada de decisões? Essa apresentação mostra na prática o uso de aprendizado de máquina para criar um sistema de monitoramento e análise de dados inteligente.
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| 16:40 às 17:30 |
Python x R: mas e o Weka?
Mauro Pichiliani Esta palestra vai apresentar e comparar o uso das tecnologias para machine learning Python, R e Weka.
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| 17:40 às 18:30 |
Colocando modelos de Machine Learning em produção.
Gilmar Jose Alves de Souza Junior "Você encontrou o algoritmo de Machine Learning perfeito para resolver seu problema. Todos os parâmentros estão finamente ajustados e acuracidade do modelo está girando em torno de 95%. Agora é só colocar o seu modelo em produção para tornar sua aplicação mais inteligente, correto?
Na prática as empresas levam em média de 3 a 6 meses entre ponto em que o modelo de Machine Learning está treinado e pronto para ser usado até o momento em que ele passa a ser utilizado em produção. Essa palestra vai elucidar o que leva a essa lacuna e explorar técnicas e ferramentas que podem ajudar a resolver esse problema."
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| 18:40 às 19:00 |
Encerramento e Sorteios
No horário de encerramento, todas as trilhas serão direcionadas de suas salas para o Auditório Principal, mesmo local da abertura. Após a apresentação de resultados do dia muitos sorteios fecharão o dia. |
Data e Local
Sábado, 9 de Julho de 2016
10:00 às 18:30 h
Rua Casa do Ator, 275
Vila Olímpia | São Paulo - SP
Público Alvo
Desenvolvedores, cientistas/analistas de dados
Investimento
presencial:R$ 200,00
online:R$ 90,00
Fazendo sua inscrição (presencial)
você terá acesso a esta trilha e também a:
Pavilhão de Stands: Venha conversar com pessoas e conhecer empresas incríveis.
Área de Makers: Este ano teremos mini-palestras e workshops, chegou a hora de colocar a mão na massa e surfar a internet das coisas.
Lado B: Uma sala com conteúdo adicional e trilhas horizontais, estamos preparando muitas novidades.
Trilha Stadium: Você poderá assistir às palestras da trilha Stadium, que tem uma seleção de palestras das trilhas de cada dia do evento.
