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Apresentações
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O que é ML Ops?
Para que um modelo de Machine Learning gere bons resultados no mundo real, que está em constante evolução, é preciso garantir que o treinamento e ativação do modelo sejam reproduzíveis, confiávei(...)
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TensorFlow Extend
Existem várias alterações no TensorFlow 2.0 para tornar os usuários do TensorFlow mais produtivos. O TensorFlow 2.0 remove APIs redundantes, torna as APIs mais consistentes (RNNs unificadas, otim(...)
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Airflow: The Last Airbender
Abordarei 2 tipos de infra mais usado no Airflow, uma mais básica geralmente usada por quem está começando a orquestrar seus fluxos, e outro abordando uma versão mais complexa que realmente usa o(...)
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(De)Construindo Vieses em Bases de Dados
Nesta apresentação vamos explorar experimentos que revelam ambos os tipos de vieses, positivos e negativos, nos conjuntos de dados de lesões de pele. Perturbadoramente, o modelo de aprendizado de(...)
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ABC do DE
Engenharia de dados (Data Engineering, DE) entra em Ciência de Dados como o suporte para a coleta, transformação e preparação dos dados que todo cientista de dados precisa. Nesta palestra vamos e(...)
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Painel Data Lake
Uma conversa entre alguns dos palestrantes do GDG Campinas com abordagem de vários temas propostos, com participação direta da platéia.
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Deep Learning no mundo real: muito além do MNIST
Durante essa apresentação, você vai descobrir como eu me tornei um Engenheiro de Machine Learning. Além disso, você verá os problemas do mundo real que eu já trabalhei e como eu resolvi eles apli(...)
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Motores de Recomendação - O que são? Onde vivem? Do que se alimentam?
Nessa palestra vou mostrar diferentes implementações de sistemas de recomendação em diferentes ferramentas, programando em Python e utilizando ferramentas disponíveis via Google Cloud Plataform (...)
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BigQuery/BigData. Programação com propósito
Qual o objetivo maior de suas linhas de código? Você realmente necessita de um Schema forte, inter relacionado, vinculado a chaves inflexíveis? O quão estável está o seu business? Já foi validado(...)
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Deploy de Modelos de Machine Learning em Arquiteturas Serverless
Como criar, validar e colocar modelos de Machine Learning em produção utilizando arquiteturas serverless na nuvem. Veja os slides aqui: https://slides.com/felipesantos-3/deck-1#/
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Provenance analysis against fake news
Com o objetivo de recontar uma história a partir de textos, imagens e vídeos, o projeto temático Fapesp DéjàVu reúne diversas técnicas de aprendizado de máquina e visão computacional para organiz(...)
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Montando um ambiente de Big Data com Spark integrado com R no Azure
Nesta sessão vou apresentar a criação do Apache Spark a partir do zero, instanciando uma máquina no Azure e permitindo a interação com linguagem R, incluindo os mecanismos de Machine Learning int(...)
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