Track: Data Science Aplicada

Sala: Sala 02

Dia da semana: Quarta-feira

A ciência de dados tem se mostrado uma abordagem alternativa aos negócios, onde a lógica pode superar a criatividade e os fatos superam as crenças. Esta trilha vai mostrar como grandes empresas do Brasil e do mundo tem melhorado seus indicadores, dando um propósito aos dados que coletam, analisam e compreendem, possibilitando, em alguns casos, automatizar tarefas com machine learning.

Track Host: Everton Gago

Especialista em Ciência de Dados na Dextra

Doutorando e Mestre em Engenharia Elétrica na Unicamp, atualmente desenvolve e pesquisa algoritmos matemáticos que reproduzem de forma artificial aspectos biológicos de aprendizado e auto-organização.

10:50am - 11:35am

Machine Learning - Abrindo a Caixa de Pandora

Dhiana Deva, Machine Learning Engineer at Spotify

11:50am - 12:35pm

Os Desafios na Construção de Agentes Virtuais com Inteligência Artificial

Fabiano Luz, Líder em Inteligência Artificial na Mutant

3:05pm - 3:50pm

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

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.

Breno Freitas, Data Scientist at Shopify

Tracks

Segunda-feira, 6 de maio

Terça-feira, 7 de maio

Quarta-feira, 8 de maio