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Shortening the time from analysis to deployment with ML-as-a-Service
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| por Luiz Andrade Seguir 0 Seguidores , Gabriel Sivieri Seguir 0 Seguidores em 12 set 2017 |
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28:44

Resumo
This presentation shows one architecture design using RESTful resources, document oriented databases and pre-trained pipelines to achieve real-time predictions of time series with high availability, scalability and freedom to Data Scientists work directly on improving the accuracy rate of our products.

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Minibiografia

Luiz has worked as COO in TEVEC since its foundation, promoting Machine Learning software development and implementation. He graduated in Global Supply Chain and Logistics from Massachusetts Institute of Technology. Gabriel works as the TEVEC Mathematical Modeling Manager.

Nos dias 21 e 22 de Junho de 2017, São Paulo recebeu a primeira edição do PAPIs.io Connect no Brasil. Com o intuito de apresentar casos reais de utilização de Machine Learning, o PAPIs contou com mais de 20 palestras apresentando cases e ferramentas de empresas nacionais e internacionais.

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