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Machine Learning as a Service: fare sentiment analysys in realtime con ZMQ e NLTK

Description

Sono un appassionato di Machine Learning e Natural Language Processing. Quest'anno, per la mia tesi di laurea, ho deciso di creare una applicazione di Twitter sentiment analysis in tempo reale. Per questo motivo, nel mio talk voglio raccontare la mia esperienza nel creare un sistema di machine learning scalabile e adottabile su qualsiasi piattaforma. Lo scopo di questo talk non è quello di entrare nei dettagli dal punto di vista scientifico (perchè ovviamente sono alle prime armi) ma invece far vedere come Python e librerie fondamentali NLTK, ZMQ e MrJob mi hanno aiutato a creare un sistema distribuito e facilmente replicabile. Questo talk avrebbe benefici sia per un utente alle prime armi che per un veterano di ML: L'utente alle prime armi si porta a casa un overview di cosa è Machine learning, e tutti gli strumenti necessari per replicare il progetto a casa. L'utente più esperto si porta a casa nuove idee che può mettere in pratica e molto probabilmente creare un prodotto migliore del mio! Inoltre, a fine talk pubblicherò anche un GitHub project con slide e prodotto finito.

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