Скачать или смотреть TEVEC | Arquitetura Transformer para Séries Temporais

PyData São Paulo de 2019 07 31

Palestra 2: Arquitetura Transformer para Séries Temporais

A arquitetura do modelo Transformer proposta em 2017 pelo Google foi capaz de bater todos os benchmarks para tarefas relacionadas a NLP. Esse é mais um exemplo da efetividade de arquiteturas de AutoEncoders em problemas de processamento de sequências. Tendo em vista a similaridade entre os problemas de NLP e o processamento de séries temporais, faz sentido analisar a aplicação da mesma arquitetura em problemas de previsão de séries. A palestra busca explorar a arquitetura, propor uma implementação em pytorch e analisar um caso prático de previsão.

Luiz Andrade - TEVEC

Engenheiro Civil pela Escola Politécnica de São Paulo, Mestre em Eng de Sistemas Logísticos, MBA em Globlal Supply Chain and Logístics pelo Massachussets Institute of Technology, atualmente doutorando pela Escola Politécnica de São Paulo. Luiz é sócio-fundador e COO da TEVEC Systems, empresa com foco em aplicação de IA para aumento de produtividade em cadeias de suprimento. A TEVEC atua há 6 anos no mercado entregando sistemas e soluções baseadas em IA para empresas do segmento varejista de bens de consumo.