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Feature Engineering: Extraindo o potencial máximo dos dados para modelos preditivos
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| por Gabriel Moreira Seguir 1 Seguidores em 14 nov 2017 |
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50:06

Resumo
Nesta palestra, serão apresentados métodos e técnicas que permitem extrair o potencial máximo das features de um dataset, aumentando flexibilidade, simplicidade e acurácia dos modelos. Serão abordadas a análise de distribuição das features e suas correlações, a transformação de atributos numéricos, de atributos categóricos, de atributos temporais, e de atributos de texto-livre.

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Minibiografia

Gabriel é especialista em Machine Learning na CI&T. Possui bacharelado em Ciência da Computação e Mestrado pelo ITA, onde atualmente cursa Doutorado, com ênfase em Sistemas de Recomendação e Deep Learning. Possui mais de 15 anos de experiência em desenvolvimento de software, soluções de machine learning, data mining e big data.

Entre 24 e 26 de abril, São Paulo recebeu a décima edição brasileira do QCon. Organizado pelo InfoQ Brasil e com palestras selecionadas por um comitê independente, esta edição contou com 3 keynotes, 81 palestras e 93 palestrantes, sendo 19 internacionais. Esse foi o QCon mais internacional do Brasil, o que levou o QCon São Paulo ao patamar dos maiores QCons mundiais.

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