Uma introdução ao conceito de algoritmos genéticos, com alguns exemplos em python. Quais os problemas e aplicações comuns? Como algoritmos genéticos podem te ajudar nos problemas reais que você encontra no cotidiano? Como otimizar seleção e cruzamento? Vamos chegar à essas respostas juntos, com uma pequena dose de live coding :)

Uma forma rápida e simples de disponibilizar seus modelos de Machine Learning em formato de RESTful API usando a biblioteca Flask do Python, com comentários sobre utilização de servidores em nuvem pelos serviços da Amazon Web Services.

 Palestrante

Matemático e cientista de dados na Data Masters, consultoria e centro de treinamento em Data Science. Atualmente trabalhando no desenvolvimento de uma engine de precificação dinâmica que utiliza Deep Reinforcement Learning. 

Apresentar os conceitos básicos de Processamento de Linguagem Natural, bem como seu uso prático para a classificação de emails(filtro de SPAM) usando a biblioteca NLTK e Machine Learning.

Proposta

Apresentar mecanismos disponibilizados pelo módulo `asyncio` para cobrir o item "escrever código concorrente de maneira sequencial" na introdução do módulo na documentação da biblioteca padrão do Python (3.4+) através um exemplo prático comparando um código sequencial que obtêm estatísticas de livros do Machado de Assis e cuidados a serem tomados para a sua adaptação para a versão de partes de execução concorrente.

Histórico

O autor tem utilizado o módulo `asyncio` em suas tarefas profissionais por mais de um ano e meio no contexto de uso de CLI para processamento e análise de informações relacionadas a ativos de rede. Para essa palestra de vinte e cinco minutos, o autor propõe compartilhar parte dos conhecimentos adquiridos num contexto distinto que deve ser mais adequado ao público alvo, com exemplos práticos disponibilizados em repositórios públicos para replicação posterior.