PyBR15 - Cada um Com Seu Modelo

6e3e4d5b447ebd1796eeedfd91bd92f1?s=47 Gabriel (Gabu) Bellon
October 26, 2019
Technology
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PyBR15 - Cada um Com Seu Modelo

Palestra Utilizada na https://2019.pythonbrasil.org.br/

Todo mundo gosta de classificar seus gastos a sua maneira, então, como sugerir uma classificação "única" para uma base gigante de pessoas? Nesta palestra, apresentaremos uma solução para modelar, treinar, predizer e sugerir em qual classificação determinado lançamento financeiro se encaixa. De maneira dinâmica e automática, utilizando scikit-learn, temos uma solução que cria e gerencia automaticamente modelos individuais para os usuários da plataforma Conta Azul. Uma solução robusta e simples, feita para permitir personalização e automatização aos usuários na hora de realizar seus lançamentos financeiros

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Gabriel (Gabu) Bellon

October 26, 2019
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Transcript

  1. 1.

    Cada um com seu modelo Criando um modelo de classificação

    e de sugestão único por usuário
  2. 2.

    • Nerd / Geek / Livros / Quadrinho / Games

    / Cervejas • Itu(SP) -> Limeira(SP) -> Campinas(SP) -> Joinville(SC) • Unicamp / FIAP • Delphi-> SQL -> C# -> DBA -> Dados -> Ciência de Dados • 10+ anos na área de TI • Codenation • Python Joinville & Data Science Joinville • Python Brasil: Segunda participação e a Primeira palestra Gabriel Bellon (Gabu) / @gabubellon
  3. 3.

    CADÊ MEU DINHEIRO ?

  4. 4.

    TUDO EM UMA PLANILHA !

  5. 5.

    MAS NÃO TEM UM APP ?

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    ALUGUEL IMPOSTOS SALÁRIOS TAXAS VENDAS RECEBIMENTOS CADA UM NA SUA

    CAIXA !
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    BENDER

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    BENDER

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    BENDER

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    Primeira versão Custo Segurança Manutenção BENDER

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    DATA

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    SALÁRIO

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    SALÁRIO VENDAS

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    SALÁRIO VENDAS ALUGUEL

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    CLASSIFY !

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    ALUGUEL ALUGUEL

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    RECEB. ALUGUEL PAGTO. ALUGUEL

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    CLASSIFY (2)

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    PAGTO. ALUGUEL RECEB. ALUGUEL

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    PAGTO. ALUGUEL RECEB. ALUGUEL

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    CLASSIFY FORMA FINAL !

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    PAGTO. ALUGUEL RECEB. ALUGUEL SCORE - Acertando Melhor ACCURACY -

    Com Maior Frequência
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    PAGTO. ALUGUEL RECEB. ALUGUEL SCORE - Acertando Melhor ACCURACY -

    Com Maior Frequência PAGTO. ALUGUEL RECEB. ALUGUEL
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    PAGTO. ALUGUEL RECEB. ALUGUEL SCORE - Acertando Melhor ACCURACY -

    Com Maior Frequência PAGTO. ALUGUEL RECEB. ALUGUEL RECEB. ALUGUEL
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    • Múltiplos Modelos: ◦ 1 modelo para crédito e 1

    para débito Global; ◦ 1 modelo para crédito e 1 para débito para Cada cliente; ◦ ~60% da base possui seu próprio modelo. • Diminuição de custos ◦ ~90% em relação solução anterior. • Velocidade ◦ Treino: Cerca de 6hs (PARA TODA A BASE!); ◦ Predição: Milésimos de segundos; ◦ 3K: predições em média por minuto (set/19); ◦ 12K: pico de predições por minuto (set/19); • Solução: ◦ (Praticamente) Open-Source; ◦ Algoritmos simples e "padrões" (TF-IDF, XGBoost).
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    TECNOLOGIAS

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    PESSOAS > TECNOLOGIA

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    OBRIGADO • @gabubellon • gabubellon@gmail.com • gabriel.bellon@contaazul.com • http://gabubellon.me •

    https://jobs.kenoby.com/contaazul • http://python.joinville.br/ • http://dados.joinville.br/ • http://bit.ly/gabupybr15