Wystąpienie na konferencji wiążę się zawsze z pewną misją prelegenta. Najczęściej jest to przekazanie wiedzy, zwiększenie kompetencji słuchaczy, zachęcenie do nowych technologii itp. Nie jest inaczej w moim przypadku. Grupa polskich programistów Pythona rozpoczęła budowę systemu typu Customer Data Platform. Można powiedzieć, że w modelu open source rzuciło rękawice największym firmom technologicznym: Oracle, Microsoft, SAP itp. Dodatkowo systemy CDP charakteryzują się dużą ilością integracji, Big Data na pokładzie i uczeniem maszynowym zamieniającym dane w wiedzę o kliencie. Wiedzę, która jest dystrybuowana w czasie rzeczywistym. Zatem taka ""Formuła 1"" systemów teleinformatycznych. Dlatego wracając do misji prelekcji chciałbym zainteresować innych programistów Pythona, ekspertów BigData i AI tym ciekawym, ambitnym projektem. Zarówno na płaszczyźnie jego rozwoju jak i ewentualnych wdrożeń we własnych organizacjach. Obiektywnie (ponieważ nie należę do autorów, dostawców Tracardi) ocenię stan projektu (głównie w kontekście wdrożeń klasy Enterprise), pokażę możliwości rozbudowany np. o system rekomendacji produktowej (Knowledge Graph, Reinforcement Learning, analiza koszykowa) i opowiem syntetyzacji danych w projektach AI.

Opis prezentacji.

In this deep-dive Machine Learning presentation we try to show how to apply an industry-standard NLP solution (BERT) to a classic problem (sentiment analysis) using professional MLOps tools (TFX) and deployment environment (Vertex AI Pipelines). We will show both the concept of solving the problem as well as the implementation of the solution using TensorFlow and TFX. We will also explain how to deploy it to Google Cloud Platform's Vertex AI.

Opis prezentacji.