Um cientista de dados lida com.... Dados! Não exatamente :p. Na academia estamos acostumados a lidar com problemas bem definidos e bases de dados padrões, mas o mundo, o mundo meu amigo é uma selva. Boa parte do trabalho de um cientista de dados se concentra em lidar com APIs, queries em [inclua aqui seu db favorito], treinamento na nuvem, reports, etc., etc., sobrando pouco tempo pra aplicar aquele algoritmo que você acabou de ler no [inclua aqui seu blog de ML favorito]. Nessa palestra vamos mostrar como podemos usar o Luigi para automatizar fluxos e tomar mais sorvete.

Nesse palestra:
 - Luigi, o segundo encanador mais famoso do mundo
 - Luigi uma lib de fluxos de execução
 - Fluxos de preprocessamento, treino e validação
 - Estendendo classes básicas.

Um cientista de dados lida com.... Dados! Não exatamente :p. Na academia estamos acostumados a lidar com problemas bem definidos e bases de dados padrões, mas o mundo, o mundo meu amigo é uma selva. Boa parte do trabalho de um cientista de dados se concentra em lidar com APIs, queries em [inclua aqui seu db favorito], treinamento na nuvem, reports, etc., etc., sobrando pouco tempo pra aplicar aquele algoritmo que você acabou de ler no [inclua aqui seu blog de ML favorito]. Nessa palestra vamos mostrar como podemos usar o Luigi para automatizar fluxos e tomar mais sorvete.

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 - Luigi uma lib de fluxos de execução
 - Fluxos de preprocessamento, treino e validação
 - Estendendo classes básicas.

Redes neurais tão na hype. Desde seu sucesso no ImageNet Chalenge em 2012, aplicações novas são propostas quase que diariamente, indo de sistemas de segurança autônomos à inferência de humor no facebook, passando por produção de arte! Nesta palestra vamos entender melhor do que se tratam esses modelos e como usar python para manipulá-los: como importar modelos pre-treinados; como explorar seus limites; e como enganá-los. Clique no ':)' se você quiser descobrir como fazer uma rede neural pensar que bananas são torradeiras!

Nesta palestra:
  - Redes neurais profundas 101
  - Usando redes neurais pré-treinadas   
  - Hackendo redes neurais profundas

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