Palestra - Análise do preço do petróleo e das ações usando aprendizado de máquina
Palestra, Workshop e Evento: 1 horas
Introdução
Reduzir custos, economizar tempo e melhorar a segurança são cruciais no setor de Oil&Gás. O uso de aprendizado de máquina pode beneficiar diferentes operações deste setor. Nesta palestra vamos aprender como usar aprendizado de máquina para prever o preço das ações de diferentes empresas de petróleo. E mediante o uso de regressão, análise de agrupamentos e classificadores como o Random Forest, criaremos um modelo de predição a curto prazo.
Palestrante:
Pedro Diaz: doutor e professor do curso ...
Reduzir custos, economizar tempo e melhorar a segurança são cruciais no setor de Oil&Gás. O uso de aprendizado de máquina pode beneficiar diferentes operações deste setor. Nesta palestra vamos aprender como usar aprendizado de máquina para prever o preço das ações de diferentes empresas de petróleo. E mediante o uso de regressão, análise de agrupamentos e classificadores como o Random Forest, criaremos um modelo de predição a curto prazo.
Palestrante:
Pedro Diaz: doutor e professor do curso de especialização BI MASTER. Tem 5 anos de experiência em projetos de P&D, e atualmente é pesquisador do laboratório de Inteligência Computacional Aplicada (ICA) da PUC Rio, atuando na área de inteligência artificial com foco em processamento digital de imagens, análise de dados, machine learning e deep learning.
![Marco Aurelio Cavalcanti Pacheco](javascript:preencher_modal('<img src="\\imagens\\pessoa\\0000\\00000695.jpg" class="img-docente"/><br>', 'Marco Aurelio Cavalcanti Pacheco', '<p class="MsoNormal">Marco Aurélio Cavalcanti Pacheco é Engenheiro Eletrônico e
Mestre em Engenharia Elétrica pela PUC-Rio e PhD em Computer Science pelo University
College of London (1991). Desde 1977, é professor da Pontifícia Universidade
Católica do Rio de Janeiro e, desde 1992, é diretor do Laboratório de
Inteligência Computacional Aplicada, ICA. <o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal">Suas áreas de interesse de pesquisa incluem: Inteligência Artificial,
Métodos de Apoio à Decisão e Nanotecnologia. Propôs a Área de Concentração em
Nanotecnologia, criada em 2007 no Programa de Pós-Graduação do Departamento de
Engenharia Elétrica da PUC-Rio e, junto com pesquisadores do CTC da PUC-Rio,
liderou a criação do primeiro programa de Engenharia em Nanotecnologia da
América Latina. Em 2007, criou a
primeira pós-graduação lato sensu em Inteligência Artificial no Brasil,
Business Intelligence Master.<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal">Suas áreas de interesse de pesquisa incluem: Inteligência
Artificial e Nanotecnologia. Já orientou 60 dissertações de Mestrado e 29 teses
de Doutorado, coordenou mais de 50 projetos de P&D nas áreas de óleo e gás
e energia elétrica e publicou 61 artigos em periódicos internacionais e mais de
300 artigos em conferências. Já ganhou cinco Prêmios Petrobras de Tecnologia e
um Prêmio Santander Universidades - Ciência e Inovação<o:p></o:p></p>', '');){kind=link}