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Ensemble Techniques for High Performance Machine Learning

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Resumo

In this talk, Gilberto Titericz presented some ensembling techniques to boost the performance of machine learning algorithms and improve the quality of the predictions. He also remarked the importance of diversity between models that are trained in same data to avoid overfitting.

Minibiografia

Gilberto worked for more than 10 years developing electronics hardware and changed his area to data science after won some important Machine Learning competitions in sites like Kaggle and now is focused in improving his ML skills. Today Gilberto works for Airbnb using ML to help build the best platform for hosts and guests all around the world.

Sobre o Evento

A segunda edição do PAPIs.io aconteceu em São Paulo nos dias 19, 20 e 21 de Junho de 2018. O evento tem o intuito de apresentar casos reais de utilização de Machine Learning, e contou com mais de 20 palestras, em inglês, apresentando cases e ferramentas de empresas nacionais e internacionais.

Gravado em:

29 nov 2018

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