Palestra: Corrida do ouro moderna: como usar Deep Learning para prever o volume de vendas de mais de 100 mil lojas

Track: Data Science Aplicada

Sala: 3 Pequim

Horário: 3:05pm - 3:50pm

Dia da semana: Quarta-feira

Nível: Intermediário - Avançado

Persona: Cientista de Dados, Desenvolvedor(a) Programador(a), Desenvolvedor(a) Sênior, Gerente de Projetos, Líder Técnico(a)

Apresentação em Português

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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.

Speaker: Breno Freitas

Data Scientist at Shopify

Cientista da Computação com base em Ottawa, Canadá. Breno possui experiência em desenvolvimento para web e Aprendizado de Máquina, com mais de dois anos de experiência na indústria e mais de três anos de experiência em pesquisa acadêmica. Possui mestrado em Aprendizado de Máquina e trabalha dia-a-dia com Python e Apache Spark no Shopify, utilizando Aprendizado de Máquina em bases de dados geradas por mais de 800 mil lojas para ajudar seus negócios a crescerem e prosperarem.

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