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II Congresso Latino-Americano de Inteligência Artificial e Data Science

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II Congresso Latino-Americano de Inteligência Artificial e Data Science

  1. 1. APLICAÇÕES DO MACHINE LEARNING NO MAIOR E- COMMERCE DE MODA DO BRASIL
  2. 2. • Dafiti • Casos de uso • Antes de começar • O projeto • Algumas dicas • Q & A Agenda
  3. 3. ❖ Head of R&D, Dafiti ❖ 17+ anos IT stuff ❖ 1981 - 2011 in Germany ❖ 2011 Rocket Internet (locondo, lamoda, dafiti) ❖ Desde 2011 in Brazil e com Dafiti ❖ casado, 2 filhos Bio whoami; Georg.Buske
  4. 4. • Dafiti • Casos de uso • Antes de começar • O projeto • Q & A • Algumas dicas
  5. 5. • Fundada em 2011; • Escritorios em 4 paises; • 2.900 funcionarios; • 5 centros de distribuição na América Latina; • 50MM de acessos mensais; • > R$ 1.4 bi receita • Pertence ao Global Fashion Group desde 2014. Dafiti
  6. 6. A maneira mais prática de comprar tudo para as crianças. Mães modernas, 20-40 anos, que querem garantir o melhor para sua família sem sacrificar a qualidade de vida. Vestuário, calçados, acessórios, brinquedo, móveis e puericultura. + de 3MM de fãs; + de 400 mil fãs; + de 60 mil produtos. A maneira mais inteligente de comprar moda. Mulheres e homens, 20-45 anos, que amam comprar moda, valorizam seu estilo e estão sempre conectados. Vestuário, calçados, acessórios, beleza e decoração. + de 8MM de fãs; + de 1,9MM de fãs; + de 300 mil produtos. Livre para ser autêntico! Millenials, 18-28 anos, que sempre estão conectados e possuem um estilo próprio e autêntico. Vestuário, calçados, acessórios, suplementos e equipamentos. + de 7MM de fãs; + de 500 mil fãs; + de 90 mil produtos. Dafiti
  7. 7. Revolucionamos o ecossistema da moda com inteligência O propósito - Dafiti
  8. 8. • DFTech: Dafiti’s tech brand – Além de tudo Dafiti é uma empresa tecnologia Missão - DFTech
  9. 9. Inovando nosso e-commerce de moda e ajudando a Dafiti a se tornar a plataforma de moda da LATAM com o auxílio de IA e aprendizado de máquina (entre outros), de modo que o resultado será nada menos que transformar a maneira como o comércio eletrônico funciona e fornecer soluções convenientes para nossos clientes Visão – R&D
  10. 10. Estrutura do R&D
  11. 11. Objetivos compartilhadas (OKRs) Confiança Times interdisciplinares Hackathons Fail fast e aprender Características e iniciativas Dafiti - Cultura e abordagem
  12. 12. Machine learning gilda ● Objetivos  Criar workshops para todo mundo @ Dafiti (AI awareness workshops)  Discutir e compartilhar conhecimento Data gilda ● Objetivos  melhores praticas em data engineering (e.g. Redshift) e padronização Gildas Dafiti - Cultura e abordagem
  13. 13. • Dafiti & DFTech • Casos de uso • Antes de começar • O projeto • Algumas dicas • Q & A
  14. 14. • Image categorization (pydata meetup – slides: http://bit.ly/2xidU88 ) • Image similarity (usando a mesma rede neural treinada) • Causual impact MKT campaigns (pydata meetup) • Marketing allocation (hackathon) • Recommendation engine (papis.io – slides: https://tinyurl.com/yaxu3oz6 ) • Search, User segmentation – e muito mais Alguns projetos @ Dafiti Casos de uso
  15. 15. • Dafiti & DFTech • Casos de uso • Antes de começar • O projeto • Algumas dicas • Q & A
  16. 16. Definição do problema Antes de começar Problema (produto ou business unit) Avaliar valor Priorizar Implementar
  17. 17. Canvas em toda parte  Antes de começar
  18. 18. Tudo bem até aqui?
  19. 19. • Dafiti & DFTech • Casos de uso • Antes de começar • O projeto • Algumas dicas • Q & A
  20. 20. O projeto 2 dias de kick-off * 2 semanas até demo 2 meses até protótipo (live) * design thinking workshops, hackathon, analisis, baseline, third parties, paper research 2 – 2 – 2 (Accenture)
  21. 21. O projeto Aprovação de Review - Machine Learning Canvas
  22. 22. O projeto Os dados
  23. 23. Baseline Código O projeto
  24. 24. Resultados O projeto
  25. 25. Dados estranhos? O projeto
  26. 26. O projeto - Recap O que aconteceu até agora O problema foi identificado e o valor estimado (R$ 10k/més custos para aprovar manualmente) Solução avaliado (usar machine learning para melhorar o processo e evitar custos) PoC foi desenvolvido rapidamente e o resultado validado
  27. 27. Analisis mais profundo (term frequency plots, business rules) Usar embeddings (word2vec ou fastTEXT) Deep learning (CNN ou LSTM) Mais features (dados de produto, timestamp, dados de cliente, nickname) Curadoria manual do data set Proximos passos O projeto - Recap
  28. 28. • Dafiti & DFTech • Cultura e abordagem • Casos de uso • Antes de começar • O projeto • Algumas dicas • Q & A
  29. 29. Algumas dicas Investir no seu pipeline de dados Rapido Reprodutível Facil de estender (adicionar novos fontes) Use a ferramenta certa para a tarefa (e.g. não usa Spark se não for necessario) Segurança Automação
  30. 30. Machine learning é codigo (usa unit tests, integration tests, etc.) Standard stack é legal mas usa tempo para avaliar outras soluções e ferramentas Investir tempo no test e training data sets Usa seus usoarios (intern ou extern) para validar e testar no inicio do processo Testing Algumas dicas
  31. 31. • Dafiti • Casos de uso • Antés de começar • O projeto • Algumas dicas • Q & A
  32. 32. ● Nós estamos contratando ○ SREs ○ Developers ○ Data Scientists ○ Masters of Agility ● Twitter: @Dafiti_tech (eventos, novidades, techstuff) LAST BUT NOT LEAST Dafiti & DFTech
  33. 33. OBRIGADO
  34. 34. APLICAÇÕES DO MACHINE LEARNING NO MAIOR E-COMMERCE DE MODA DO BRASIL Georg Buske Head of R&D and Innovation georg.buske@dafiti.com.br +55 11 989 16 26 15 LinkedIn: https://br.linkedin.com/in/georgbuske Twitter: https://twitter.com/georg.buske

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