Serverless Machine Learning: analisi di notizie finanziarie in tempo reale
Back-end • November 2021
Serverless Machine Learning: analisi di notizie finanziarie in tempo reale
About
Serverless Machine Learning: analisi di notizie finanziarie in tempo reale
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Durante questo incontro parleremo di come sviluppare componenti di AI per l'analisi dei testi in near real-time. Vedremo come queste soluzioni ci permettano di estrarre informazioni dalle notizie che ogni giorno Cerved utilizza per condurre indagini di mercato, analisi sul rischio e potenziare i propri prodotti e servizi. In particolare, vedremo come usare strumenti quali Amazon SageMaker Pipeline, come utilizzare modelli di Deep Learning per il riconoscimento delle aziende e come l’intera soluzione sia stata realizzata sfruttando tecnologie serverless AWS.

Language
Italian
Level
Intermediate
Length
34 minutes
Type
online conference
About the speakers
About the speakers
Gabriele Sotto
Data ScientistCerved Group Spa
Data Scientist specializzato nello sviluppo di soluzioni di Machine Learning con l'utilizzo di strumenti AWS. Attivo nel gruppo di Data Innovation con l'obiettivo di identificare e sviluppare soluzioni innovative in grado di estrarre nuovo valore dai dati Cerved.
Daniele Tavolaro
Data EngineerCerved Group Spa
Data Engineer presso Cerved Group Spa. Ho iniziato la mia carriera occupandomi della realizzazione di applicazioni in ambito Big Data su piattaforma Hadoop. Da qualche anno mi sono appassionato al Cloud e mi dedico alla progettazione e allo sviluppo di data pipeline e architetture software in ambito AWS.
Details
Language
Italian
Level
Intermediate
Length
34 minutes
Type
online conference