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Validating Big Data Jobs - Stopping Failures before Production (w/ Spark, BEAM, & friends!)
The talk will have code examples in Apache Spark, as well as explore similar concepts in Apache BEAM (a cross platform tool), but the techniques should be applicable across systems. To keep the t(...)
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Extracting Entities and Relations in Portuguese Documents
This talk describes an application developed to interpret documents, extracting important information. A pipeline of machine learning models comprising Named-Entity Recognition and Relation Extra(...)
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Experimentações com grandes volumes de dados usando Notebooks
Notebooks são ferramentas usadas em Data Science que permitem a criação de documentos na web que integram código, gráficos, animações e textos possibilitando a criação de narrativas capazes de co(...)
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AI-based Assistant for Business Process Outsourcing
The BPO ASSISTANT distributes tickets to attendants, predict attendant performance and levels of proficiency, and provides a recommendation service to solve tickets faster. We describe a framewor(...)
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Utilizando Machine Learning nos seus Apps
Saiba como tirar todo proveito dos serviços cognitivos do Azure para dar mais inteligência à sua aplicação.
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Queries em Big Data: o poder dos bancos de dados NoSQL baseados em GPU
Tecnologias de bancos de dados NoSQL baseados em GPU estão emergindo como uma alternativa promissora para este problema. Nesta palestra, será apresentado como podemos nos beneficiar do alto poder(...)
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Science Fiction and Fact: How to undermine AI dystopia
Sci-Fi has brought examples of how AI and cognitive systems can be applied, and some results seem dystopian. This talk presents some parallels between fact and fiction, as well as which and how o(...)
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Criando um chatbot para automação de tarefas utilizando IBM Watson + Telegram + Python + Django
Iremos construir um bot que irá interagir com o usuário e já realizar ações que antes era manual, no nosso exemplo, o bot irá realizar uma troca de senha para o usuário, automático, sem intervenç(...)
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The Missing Step in Moving from Data to Models: Feature Engineering for Machine Learning
Machine learning fits mathematical models to data to derive insights or make predictions. In this talk, we will dive deeper into the mechanisms behind popular feature engineering techniques and w(...)
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Graph Mining with Deep Learning: challenges and pitfalls
Deep learning is widely use in several cases with a good match and accuracy. But when it comes to social networks there is a lot of problems involved, for example how do we represent a network in(...)
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Operação Serenata de Amor: inteligência artifical para controle dos gastos públicos.
Envolvido no impacto que projetos data driven podem trazer em prol da sociedade, Pedro vai passar sua experiência na Operação Serenata de Amor em uma fala sobre o uso de dados abertos, abordando (...)
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Pensando e arquitetando aplicações resilientes
Demonstrarei pontos estratégicos para se criar uma aplicação resiliente e de alta disponibilidade, e o que podemos fazer para que nosso usuário não sofra com possíveis falhas de sistema. Técnicas(...)
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