Name: Data Science Warsaw #26
Start: 2017-05-09T18:00:00+02:00
End: 2017-05-09T20:00:00+02:00
Location: Biblioteka Uniwersytecka w Warszawie

Zapraszamy na Data Science Warsaw meetup 9 maja o 18:00 w sali 316 w BUW na ul. Dobrej 56/66. Poniżej szczegółowy plan prezentacji oraz kilka słów o prelegentach.

1. Wykorzystanie zbiorów rozmytych w silnikach rekomendacji. Mateusz Grzyb

Dla większości osób przy budowaniu silnika rekomendacji algorytmami pierwszego wyboru będą popularne klasyfikatory (wariacje drzew decyzyjnych, regresja logistyczna, SVM) lub algorytmy grupowania (KNN). Mało kto jednak zna i na co dzień wykorzystuje techniki rozmyte, które dają świetne rezultaty w przypadkach filtrowania opartego o indywidualne preferencje użytkownika (Content-based filtering).
Podczas prezentacji omówię ideę działania silnika rekomendacji bazującego na technikach zaczerpniętych z teorii zbiorów rozmytych. Na przykładzie zbioru filmów wytłumaczę jak krok po kroku zbudować mechanizm rekomendacji wykorzystujący logikę rozmytą.

Mateusz Grzyb - konsultant technologiczny Microsoft Polska. Na co dzień dostarczający rozwiązania biznesowe dla klientów sektora Enterprise. Certyfikowany specjalista Microsoft, entuzjasta zbiorów rozmytych, oraz wszystkiego co związane z predykcją i szeroko pojętą nauką o danych.

2. Zaawansowana analiza danych z wykorzystaniem bazy kolumnowej”. Łukasz Ciszak

1. Vertica jako narzędzie wspomagające pracę analityków
2. Vertica i R – jak to połączyć
3. Vertica i Hadoop
4. Studia przypadku (wykrywanie anomalii i analiza reputacji)

Łukasz Ciszak jest liderem zespołu Advanced Analytics & Data Science w firmie DXC technology, który dostarcza zaawansowane rozwiązania analityczne dla firm z regionu EMEA i USA. Absolwent Wydziału Elektroniki i Technik Informacyjnych PW (doktor nauk technicznych w zakresie informatyki, specjalność: eksploracja danych).
DXC technology powstało z połączenia działów usługowych Hewlett Packard Enterprise i CSC.

Dominik Batorski

B.Twardowski

Data Science Warsaw

Technology

New Technology

Business Intelligence

Machine Learning

Big Data

Data Visualization

Predictive Analytics

Data Mining

Data Science

Data Analytics

Applied Statistics

Data Science Warsaw #26

Biblioteka Uniwersytecka w Warszawie

Udostępnij

Data Science Warsaw

Data Science Warsaw #26

Data Science Warsaw

Szczegóły

Inne zainteresowania członków: