PyData Taipei 2021-04 Meetup
Details
《活動主題》
- 用 Julia 從頭實作 mixture model 解決生物問題
- 數位廣告跨產業使用者行為預測
《活動時間》
2021/04/27 (二) PM 7:00 - 9:00
《活動地點》
Your Space
臺北市大安區光復南路102號3樓
《活動介紹》
嗨，大家好！我們是PyData Taipei！
在Cov19疫情持續的情況下，我們希望所有的會眾們都健康平安，
本次Meetup很高興能邀請到 Julia Taiwan 社群的主持人 杜岳華，
以及來自塔圖科技的Data Team的Johnson來做分享。
主題一：用 Julia 從頭實作 mixture model 解決生物問題
內容簡介：
Mixture model 是混和了多個或是多種模型進行預測的模型，正巧在生物領域遇見了需要 mixture model 來解決的機器學習問題，當然也可以被應用在其他領域中。本次分享會介紹什麼是 mixture model，並且在理論上講解如何訓練一個 mixture model。在實務上，我會介紹如何在 Julia 實作同質性的（homogeneous）線性迴歸的混合模型，並且將他應用在實際的問題上。
講者介紹：杜岳華
中央研究院/台灣大學生物資訊學國際學程博士候選人，Julia Taiwan 社群主持人，擁有生物醫學及電腦科學背景，曾任工研院機器學習講師，活躍於台北及台中的深度學習及人工智慧相關社群。熱愛數學、電腦科學及自然科學，為開源軟體貢獻者，Julia 的 GNN 套件 GeometricFlux.jl 維護者。擁有著作《Julia 程式設計：新世代資料科學與數值運算語言》及《Julia 資料科學與科學計算》二書。
主題二：數位廣告跨產業使用者行為預測
內容簡介：
現代人的生活中長時間離不開網路，每個人每天在網路上製造的瀏覽紀錄多如牛毛。要如何在這海量的數據中，分析出有價值的資訊，預測每個使用者的下一步，搶得市場先機？
在這裡將介紹我們是如何針對產業類別做分析及預測，找出會對該類別有興趣的使用者。
講者介紹：饒宗翰(Johnson)
我是來自塔圖科技 Data team 的 Johnson，碩班致力於 AI 領域做圖片檢索相關研究，目前任職 Data Analyst 一職，努力將機器學習相關技術應用在廣告產業中。
- 受眾行為分析 : feature engineering, machine learning
- 商品貼標及推薦 ：collaborative filtering
- 受眾輪廓與使用者識別 ： word embedding
《報名方式》
本次活動參加費用 $200，於現場報到時繳費即可（請盡量自備零錢）
《活動議程》
PM 7:00 - 7:15 報到進場
PM 7:15 - 7:45 用 Julia 從頭實作 mixture model 解決生物問題
PM 7:45 - 8:00 中場休息
PM 8:00 - 8:30 數位廣告跨產業使用者行為預測
PM 8:30 ~ 自由交流
《場地交通資訊》
捷運站 | 可搭至板南線《國父紀念館站》5號出口，沿光復南路步行約5分鐘。
公車站 | 可搭266、288、204、278、282、672，至《捷運國父紀念館》站下車。
停車場 | 可利用華視附近停車位及停車場。
《防疫資訊》
當天活動會在進場時測量體溫＆提供酒精消毒喔
若有身體不適的話請務必在家休息～
PyData Taipei 2021-04 Meetup