DataScienceSeed#6 - Stock Market Machine Learning & Caffè con Pandas

Questo è un evento passato

Hanno partecipato 19 persone

Immagine del luogo dell'evento

Dettagli

iscrizione su Eventbrite obbligatoria;

https://www.eventbrite.it/e/biglietti-datascienceseed6-stock-market-machine-learning-caffe-con-pandas-60686321421

Data Science, Machine Learning ed Intelligenza Artificiale.

Dietro alle parole ci sono opportunità di crescita, per chi vuole imparare ed essere operativo e per chi ha capito che per sviluppare la propria attività la via è quella dei dati. I meetup DataScienceSeed nascono per unire questi due mondi, con l'aiuto di chi sta già percorrendo queste strade.

Ecco l'agenda del sesto incontro, a cavallo tra la frontiera della ricerca e la didattica sui nostri dataset:

1) Mercati Finanziari: Affrontare con il Machine Learning un un problema davvero complesso

relatore Simone Merello, specialista in AI for Finance presso Nanyang Technological University of Singapore

Predire l'andamento del mercato finanziario è un problema complesso, al punto che non ne è ancora chiara la fattibilità stessa. Sono state tentate tutte le tecniche di Machine Learning ed ogni sorta di reti naurali, ma i problemi sono tanti ed a tanti livelli. Simone ci racconterà come affrontare un problema così complesso presentandoci le tecniche usate nelle ultime ricerche, in un percorso tra le difficoltà e le opportunità valido per molte classi di problemi.

2) Caffè con Pandas: cosa abbiamo imparato dal Coffe Machines Dataset

A Febbraio i ragazzi di Flairbit ci hanno offerto un problema di manutenzione predittiva su una flotta di macchine del caffè professionali
( https://bit.ly/2TxY3iQ ). Ci abbiamo lavorato e siamo pronti a mostrarne i risultati alla community. Nel tentare un dataset reale ed applicarvi un modello di machine learning si ha l'occasione di imparare molto sugli strumenti del data scientist. Uno dei principali di cui parleremo è Pandas, la libreria Python che non può mancare nella cassetta degli attrezzi del data scientist. Useremo Pandas per passare da un dataset selvaggio ad una docile tabella di features, che daremo in pasto pasto ad un modello di machine learning di tipo “classico”, ma per niente banale, ed ad una rete neurale.

Riusciremo a prevenire i guasti ed a meritarci un buon caffè?

I meetup DataScienceSeed sono in collaborazione con IAML, Italian Association for Machine Learning https://iaml.it/

Questo incontro è possibile anche grazie al supporto di Gruppo IB https://www.gruppo-ib.com/en/ e di Wonder Talent Investor http://www.wonder.it/