11:10 às 12:00 Prevendo Churn com Machine Learning
Customer churn é uma métrica de negócio que mede a taxa de cancelamento ou evasão dos Clientes. Um alto índice de churn impacta em perda de receita e aumento de custos para a aquisição de novos usuários.
Conseguir identificar quais usuários são mais propensos a "churnar" (preditor de churn) e poder tomar medidas preventivas é o sonho de muitas empresas e pode conferir uma importante vantagem competitiva para a organização.
Nesta apresentação será mostrado como o Machine Learning foi usado na criação de um preditor de churn. Serão abordados também quais foram os principais desafios do projeto, quais a técnicas de feature engineering utilizadas e os principais algoritmos testados.
15:10 às 16:00 Como melhorar o seu workflow de experimentos de modelos utilizando Sacred
Nesta palestra os participantes terao a oportunidade de conhecer uma ferramenta que auxilia na organizacao dos experimentos de modelos utilizando Python. A Sacred, é um framewok open-source que promete tornar a experiência de construcao de modelos mais divertida e fornecer ao cientista de dados formas de ser mais organizado e conseguir reproduzir com fidelidade experimentos de modelos, e outros problemas que advém desta atividade como: otimizacao de hiperparametros, selecao de modelos, variáveis de ambiente e etc.
16:40 às 17:30 XGBoost e LightGBM: O que são métodos de boosting e por que eles estão dominando o Kaggle