Palestra: Corrida do ouro moderna: como usar Deep Learning para prever o volume de vendas de mais de 100 mil lojas
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Pontos Principais
- Como mover iterativamente de uma solução de Aprendizado de Máquina acoplada para uma desacoplada da Produção fim-a-fim utilizando Kafka;
- Guia em como criar modelos de Aprendizado de Máquina incluindo exploração, instrumentação, seleção de modelos, ajuste-fino e métricas;
- Arquitetura de uma rede neural capaz de predizer séries temporais para vendas.
Resumo
O Shopify abriga mais de 800 mil lojas no mundo todo. O Shopify Capital tem como objetivo financiar estas lojas para ajudá-las a crescerem. Com nosso grande volume de dados, é possível oferecer financiamentos relevantes, considerando vários atributos que ajudam a predizer o quão boa será a performance das lojas, permitindo assim que sejam oferecidos montantes acessíveis e coerentes com a saúde do negócio.
Nesta palestra, apresentaremos os desafios enfrentados ao longo dessa jornada, acompanhados de informações técnicas de como exploramos, selecionamos e fazemos ajuste-fino dos modelos fim-a-fim: desde um modelo de gradient boosting trees totalmente isolado operacionalmente, até um modelo de deep learning com atenção desacoplado mandando predições por streaming de dados. Mergulharemos ainda nas técnicas de modelagem, organização, arquitetura e otimização de modelos focados em solucionar problemas de negócio.
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