48. Spotkanie DC Bydgoszcz i Toruń

Details

Nowy rok, nowe miejsce, nowe postanowienia, ta sama energia i duża dawka wiedzy. Zapraszamy na pierwsze w nowym roku spotkanie Data Community w Bydgoszczy. Z nowym rokiem zaczynamy spotkania w nowym miejscu, w Wyższej Szkole Gospodarki w Bydgoszczy. W czasie spotkania posłuchamy dwóch ciekawych wystąpień dotyczących AutoML oraz Pivotal Gemfire.

Czas i miejsce:
środa 29 stycznia 2019, 18:00
Bydgoszcz, Aula Wyższej Szkoły Gospodarki, ul. Naruszewicza 11 (Budynek K)

Agenda:

18:00 – 18:05 Wprowadzenie
18:05 - 18:50 Natalia Świtalska - "Niespodziewane dane w regionach"
18:50 - 19:00 Networking
19:00 - 19:45 Jakub Wawrzyniak - "AutoML – przyszłość Machine Learning?"

O wystąpieniach:
Natalia Świtalska - "Niespodziewane dane w regionach"

Pivotal Gemfire oferuje możliwość składowania danych w regionach. Regiony to mapy, które w prosty sposób przechowują pary klucz-wartość zapewniając między innymi unikalność klucza oraz możliwość zdefiniowania typu dostarczanej wartości. Podczas spotkania odpowiemy sobie na kilka pytań. Czy wskazanie typu podczas definiowania regionu wystarczy aby ochronić użytkowników przed wstawieniem niepożądanych danych? Jeżeli nie, jakie mogą być tego skutki? Jak poradzić sobie z naprawieniem danych i przede wszystkim jak bronić się przed podobnymi niespodziankami?

Jakub Wawrzyniak - "AutoML – przyszłość Machine Learning?"

AutoML jako proces automatyzacji czasochłonnych, iteracyjnych zadań budowy modeli uczenia maszynowego jest współcześnie jednym z szeroko dyskutowanych podejść. Zwłaszcza w kontekście dynamicznego wdrożenia rozwiązania w biznesie. AutoML umożliwia budowanie modeli uczenia maszynowego w sposób skalowalny i wydajny, przy jednoczesnym utrzymaniu jakości tych modeli. W trakcie sesji zaprezentowane zostaną fundamenty AutoML na platformie Microsoft Azure oraz zastosowanie wybranych algorytmów i metod dla konkretnych biznesowych przypadków użycia.

Prelegenci:
Natalia Świtalska
Obecnie pracuje w firmie Atos, jako Java Lead Developer budując rozwiązania w obszarze Real-Time Streaming Intelligence oraz jako ETL/AWS Developer implementując procesy ETL przy wykorzystaniu narzędzi Informatica IDQ/MDM/IICS oraz Amazon Web Services. Po pracy, należy do Data Community i interesuje się tematami związanymi ze sposobami składowania i analizy danych nierelacyjnych.

Jakub Wawrzyniak

Architekt Danych i Developer Team Leader. Zaangażowany w koordynowanie i realizację projektów z obszarów AI, BI, Big Data, zaawansowanej analityki, w tym w oparciu o chmurę publiczną oraz rozwiązania on-premise. Doktorant, naukowo związany z Zakładem Teorii Algorytmów i Systemów Programowania Instytutu Informatyki Politechniki Poznańskiej. W sektorze IT pracuje od ponad dziesięciu lat. Projektant i twórca rozwiązań dla administracji publicznej, programista. Posiada doświadczenie w realizacji międzynarodowych projektów B+R, w tym z ramienia uczelni, dla podmiotów zewnętrznych. Jego zainteresowania naukowe obejmują takie zagadnienia jak m.in. projektowanie algorytmów, analiza złożoności obliczeniowej, uczenie maszynowe, optymalizacja kombinatoryczna, czy szeregowanie zadań. Członek Komitetów Organizacyjnych konferencji Game Industry Conference oraz Applied Data Science. Członek Polskiego Towarzystwa Badania Gier.