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Machine Learning em Java com Apache Mahout
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| por Everton Gago Seguir 3 Seguidores em 14 mar 2016 |
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54:42

Resumo
Esta palestra traz os principais conceitos e práticas de Machine Learning através do uso de uma das principais bibliotecas Java para aprendizado de máquina: o Apache Mahout. Os conceitos serão aplicados em uma série de técnicas e algoritmos como: Algoritmos de Classificação incluindo Multilayer Perceptron e Naive Bayes; Algoritmos de Agrupamento incluindo k-Means Clustering e Fuzzy k-Means.

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Minibiografia

Everton Gago é desenvolvedor na Dextra e leciona em cursos de graduação e pós em engenharia na Faculdade Anhanguera. Tem ampla experiência no desenvolvimento de sistemas baseados em machine learning. Em seu último estudo, propôs um modelo de Rede Neural Artificial capaz de analisar grandes volumes de dados de forma autônoma e evolutiva. É Doutorando e Mestre em Engenharia Elétrica na Unicamp.

Entre os dias 24 e 28 de agosto, o Rio de Janeiro recebeu a oitava edição brasileira do QCon. Organizado pelo InfoQ Brasil e com palestras selecionadas por um comitê independente, esta edição contou com 3 keynotes, 82 palestras e 13 workshops, totalizando 120 horas de conteúdo, levando o QCon Rio ao patamar técnico dos maiores QCons mundiais. Com 12 tracks editoriais, 5 dias de duração e participação de 16 palestrantes internacionais, o QCon Rio 2015 reuniu mais de 500 desenvolvedores, arquitetos e líderes técnicos.

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