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UPDATE: Pessoal, tivemos que trocar a data do meetup em função de disponibilidade do local, desculpa o transtorno.

LOCAL: Tecnopuc

Este é o nosso décimo primeiro encontro do Meetup de Machine Learning.

Vaquinha
Criamos uma vaquinha praqueles que gostariam de ajudar com nosso famoso Coffee Break.
https://www.vakinha.com.br/vaquinha/meetup-machine-learning-porto-alegre

Camisetas
Estamos disponibilizando as camisetas do meetup no site: https://www.vandal.com.br/prints/machine-learning-poa

19:30 - 19:40 - Intro (10 min)

19:40 - 20:20 - Machine Learning aplicado aos mercados financeiros e de criptomoedas - Rodrigo Soares Tadewald (40 min)

20:20 - 21:00 - Mecanismos de Self-Attention - Henrique Dias (40 min)

21:00 - 21:15 - Coffee break + Discussões (20 min)

21:20 - 22:00 - Árvores de Decisão e Floresta Aleatória em Python puro - Israel de Oliveira (40 min)

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Resumo das palestras

Machine Learning aplicado aos mercados financeiros e de criptomoedas - Rodrigo Soares Tadewald
RESUMO: Formado em Engenharia Química pela UFRGS, ex-sócio da Quantitas Gestora de Recursos e atualmente sócio-fundador da Asimov Trading, Rodrigo Soares Tadewald atua há mais de 3 anos desenvolvendo estratégias quantitativas de investimento e irá contar um pouco sobre suas experiências no mercado financeiro e de criptomoedas e como as novas tecnologias de inteligência artificial aliadas ao Big Data estão revolucionando a forma como se investe no mundo.

Mecanismos de Self-Attention - Henrique Dias
RESUMO:

Árvores de Decisão e Floresta Aleatória em Python puro - Israel de Oliveira
RESUMO: Com o aumento de popularidade da ciência de dados, técnicas de reconhecimentos de padrões, baseadas em aprendizado de máquina, servem como extratoras de informações relevantes de dados massivos. Dentre as diversas técnicas, uma técnica conceitualmente simples mas muito poderosa é a Floresta Randômica (Random Forest). Professor de Física e Mestre em Eng. Elétrica, Israel de Oliveira apresentará o método de Árvore Decisória e Floresta Randômica para classificação e regressão. Compartilhará algumas noções e melhorias na implementação utilizando Jupyter Notebook e Python.