Palestra: Deep Learning para dados tabulares: precificando imóveis com QuantileLoss
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Pontos Principais
- Em que situação pode ser vantajoso fazer o uso de Redes Neurais para dados estruturados
- Arquiteturas de Deep Learning para Dados Tabulares e seus prós e contras, justificando que nem sempre um RMSE menor implica em produtização
- Relação entre QuantileLoss e estimação de incerteza em modelos de regressão
Resumo
Quando pensamos em Deep Learning, é comum pensarmos em aplicações de dados não estruturados uma vez que grande parte das aplicações que envolvem dados tabulares têm o estado da arte atingido por meio de árvores. Contudo, em algumas situações nem sempre isso é verdade. A ideia dessa talk é mostrar como podemos aplicar Deep Learning em Dados tabulares, mostraremos algumas técnicas que utilizamos, o que deu certo e o que não conseguimos levar adiante no QuintoAndar. Nosso principal exemplo é a aplicação de Deep Learning em precificação de imóveis. Vamos passar da motivação em cima da Loss que usamos (QuantileLoss) até a motivação do porquê alteramos nosso modelo de produção de um GBM para uma Rede Neural, passando por abordagens e arquiteturas que deram/não deram certo.
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