3. Desafios em projetos de Machine Learning
A maioria dos cientistas de
dados (tipo A) não tem os skills
de engenharia de software
necessários para construir
soluções para produção.
Bons profissionais do tipo B são
unicórnios!
4. Desafios em projetos de Machine Learning
O código é prototipado
localmente em um Notebook
(algo como uma IDE interativa)
em qualquer linguagem.
Os modelos são gerados com
datasets de teste e não são
escaláveis para a produção.
5. Desafios em projetos de Machine Learning
Como simplificar o processo de
exploração, construção, teste e
implantação de projetos de machine
learning de forma reproduzível?
7. Marvin???
● Começou na B2W Digital em 2016 para solucionar problemas
internos
● Lançado como código aberto em 09/2017 com a licença Apache 2
● Primeiro artigo publicado na conferência Papis.io (Boston) em
09/2017
● Três versões lançadas desde 09/2017
● Meetup criado em 01/2018
● Primeira versão do projeto de AutoML em 05/2018
● Comunidade está crescendo...
9. AutoML???
“AutoML é a automação da automatização de automação” [1]
[1] - https://www.kdnuggets.com/2017/01/current-state-automated-machine-learning.html
11. AutoML e Marvin
Propósitos
● Base line para o cientista de dados
● MVP ou Piloto para pequenas equipes
● Prova de conceito para o negócio
Em breve
● Projeto de pesquisa com a UFSCar
● Interface gráfica
12. Artificial Intelligence Platform
Fork no Github.com/marvin-ai
e contribua!
Estamos contratando! Entre em
contato com
recrutamento.bitsp@b2wdigital.com