Introducao a machine learning na educacao
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Introducao a machine learning na educacao

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Introducao a machine learning na educacao Introducao a machine learning na educacao Presentation Transcript

  • Uma introdução aMachine Learning Guilherme Silveira http://www.caelum.com.br
  • a idéia
  • a idéiaproblemasperguntas
  • a idéiaproblemas soluçõesperguntas respostas
  • quem sou eu
  • quem sou eu
  • quem sou eu
  • casa ==> caelum
  • decidi ir de carro
  • decidi ir de carro <== piada
  • pego o carro...
  • pego o carro...
  • pego o carro...
  • assisto o trânsito de camarote
  • decidi ir de metrô
  • quem conhece são paulo?
  • quem conhece são paulo?quem conhece o metrô em são paulo?
  • Problema?
  • Problema? vista interna
  • além do trânsito
  • além do trânsitominha vida pessoal
  • mudança
  • o preço dos imóveis Tamanho Preço 100 750000 200 860000está caro? 150 977000 140 81900 160 984000 180 1127000 130 638000 80 647000 40 346000
  • p: qual um preço justo para esse imóvel?
  • está caro?
  • regressão linear f(x) = ax + b
  • planilha
  • planilha
  • planilha
  • planilhapreço = 5053x + 57758
  • planilhapreço = 5053x + 57758
  • regressão linear f(x) = ax + b
  • regressão linear f(x) = ax + b
  • regressão linear f(x) = ax + bpolinômios f(x) = a + bx + cx^2 + ... + dx^n
  • regressão linear f(x) = ax + bpolinômios f(x) = a + bx + cx^2 + ... + dx^n
  • regressão linear f(x) = ax + b polinômios f(x) = a + bx + cx^2 + ... + dx^npreço = a + ... + dx^n
  • p: como estimar o valor de algo? possível resposta: regressão
  • p: como estimar o valor de algo? possível resposta: regressão p: qual a nota que o aluno vai tirar na prova final?
  • p: como estimar o valor de algo? possível resposta: regressão p: qual a nota que o aluno vai tirar na prova final?p: qual será a nota do hipólito na próxima olimpíada?
  • p: como estimar o valor de algo? possível resposta: regressão p: qual a nota que o aluno vai tirar na prova final?p: qual será a nota do hipólito na próxima olimpíada? p: quanto tempo os alunos precisarão para essa prova?
  • simplicidade++ bizarro--
  • função Brad Pitt
  • função Brad Pitt (a função perfeita?)
  • função Brad Pitt (a função perfeita?)
  • e o número de dormitórios?Tamanho Preço 100 750000 200 860000 150 977000 140 81900 160 984000 180 1127000 130 638000 80 647000 40 346000
  • e o número de dormitórios?Tamanho Dormitório Preço 100 2 750000 200 3 860000 150 4 977000 140 3 81900 160 3 984000 180 4 1127000 130 3 638000 80 3 647000 40 1 346000
  • bibliotecashttp://commons.apache.org/math/http://math.nist.gov/javanumerics/jama/http://mahout.apache.org/google: language + regression
  • chego no trabalho
  • abro os emails
  • p: classificação
  • p: classificação É spamzis!
  • p: classificação É spamzis! Não é!
  • p: classificação É spamzis! Não é!
  • p: classificação É spamzis! 1 Não é!
  • p: classificação É spamzis! 1 Não é! 0
  • treino!
  • valido!
  • p: ele é 1?
  • p: ele é 1?
  • p: ele é 1? acredito que sim, com chance de 78%
  • lista com 1000 itens
  • lista com 1000 itensclassificação humana
  • lista com 1000 itensclassificação humana
  • lista com 1000 itensclassificação treino da humana máquina
  • lista com 800 itens lista com 1000 itensclassificação treino da humana máquina
  • lista com 800 itens lista com 1000 itensclassificação treino da valida a humana máquina qualidade
  • lista com 800 itens lista com 1000 itens lista com 200 itensclassificação treino da valida a humana máquina qualidade
  • 99% de acerto lista com 800 itens lista com 1000 itens lista com 200 itensclassificação treino da valida a humana máquina qualidade
  • p: ele é 1?r: regressão logística
  • p: ele é 1?r: regressão logística
  • p: ele é 1?r: regressão logística chance de x%
  • p: o email é spam?
  • p: o email é spam?p: o aluno está com dificuldade?
  • p: o email é spam?p: o aluno está com dificuldade?p: o aluno domina o conteúdo?
  • p: o email é spam?p: o aluno está com dificuldade?p: o aluno domina o conteúdo?p: qual a chance do aluno acertar esse exercício?
  • p: o email é spam?p: o aluno está com dificuldade?p: o aluno domina o conteúdo?p: qual a chance do aluno acertar esse exercício?p: qual a chance de essa imagem ser o número 3? ou 8?
  • p: o email é spam?p: o aluno está com dificuldade?p: o aluno domina o conteúdo?p: qual a chance do aluno acertar esse exercício?p: qual a chance de essa imagem ser o número 3? ou 8?p: qual a chance de essa imagem ser um cancêr?
  • nota: simplificações desses problemas
  • e o cartão de credito?
  • você gastou 50 dia 30 loja 15
  • você gastou 30 dia 30 loja 17
  • você gastou 25 dia 30 loja 21
  • você gastou 25 dia 30 loja 21
  • você gastou 2500 dia 30 loja 7
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  • regressão logística é, em geral, linear ou lerdíssima
  • regressão logística é, em geral, linear ou lerdíssima regularização
  • regressão logística é, em geral, linear ou lerdíssima regularização polinômios
  • regressão logística é, em geral, linear ou lerdíssima regularização polinômios outras
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  • 87% de acerto dia valor loja label treina 30 30 15 0 30 35 17 0 30 100 8 0treina 1 37 9 0 30 2500 7 1 treina treinatreina treina
  • 87% de acerto dia valor loja label treina 30 30 15 0 30 35 17 0 30 100 8 0 treina 1 37 9 0 30 2500 7 1 treina treina treinao seu telefone toca treina
  • 87% de acerto dia valor loja label treina 30 30 15 0 30 35 17 0 30 100 8 0 treina 1 37 9 0 30 2500 7 1 treina treina treinao seu telefone toca treina
  • p: o email é spam?http://neuroph.sourceforge.net/
  • p: o email é spam?p: essa movimentação é uma fraude? http://neuroph.sourceforge.net/
  • p: o email é spam?p: essa movimentação é uma fraude?p: qualquer pergunta sim/não como antes? http://neuroph.sourceforge.net/
  • acesso o“banco.caelum.com.br”
  • dia valor loja30 30 MAX PAD30 35 MUNI TR30 149 CAELUM1 499 FACULDADE30 5 BUTECO
  • dia valor loja o que é isso?30 30 MAX PAD30 35 MUNI TR30 149 CAELUM1 499 FACULDADE30 5 BUTECO
  • o que é isso?dia valor loja o que é isso?30 30 MAX PAD30 35 MUNI TR30 149 CAELUM1 499 FACULDADE30 5 BUTECO
  • o que é isso?dia valor loja o que é isso?30 30 MAX PAD30 35 MUNI TR30 149 CAELUM1 499 FACULDADE alimentação30 5 BUTECO
  • o que é isso?dia valor loja o que é isso?30 30 MAX PAD30 35 MUNI TR profissional30 149 CAELUM1 499 FACULDADE alimentação30 5 BUTECO
  • o que é isso?dia valor loja o que é isso?30 30 MAX PAD profissional30 35 MUNI TR profissional30 149 CAELUM1 499 FACULDADE alimentação30 5 BUTECO
  • p: a movimentação 15 é?
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  • p: a movimentação 15 éentretenimento ou não? (0 ou 1) p: a movimentação 15 é alimentação ou não? (0 ou 1)
  • p: a movimentação 15 éentretenimento ou não? (0 ou 1) p: a movimentação 15 é alimentação ou não? (0 ou 1) p: a movimentação 15 é profissional ou não? (0 ou 1)
  • dia valor loja categoria30 30 MAX PAD alimentação30 35 MUNI TR transporte30 149 CAELUM profissional1 499 FACULDADE profissional30 5 BUTECO alimentação
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  • dia valor loja categoria30 30 MAX PAD resto30 35 MUNI TR resto30 149 CAELUM é1 499 FACULDADE é30 5 BUTECO resto
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  • dia valor loja label 30 30 15 0 30 35 17 0 30 100 8 0 1 37 9 1 30 2500 7 0entretenimento dia valor loja label 30 30 15 1 30 35 17 0 30 100 8 0 1 37 9 0 30 2500 7 1 alimentação dia valor loja label 30 30 15 0 30 35 17 1 30 100 8 1 1 37 9 0 30 2500 7 0 profissional
  • dia valor loja label 30 30 15 0 30 35 17 077% 30 100 8 0 1 37 9 1 30 2500 7 0 entretenimento dia valor loja label 30 30 15 1 30 35 17 0 30 100 8 0 1 37 9 0 30 2500 7 1 alimentação dia valor loja label 30 30 15 0 30 35 17 1 30 100 8 1 1 37 9 0 30 2500 7 0 profissional
  • dia valor loja label 30 30 15 0 30 35 17 077% 30 100 8 0 1 37 9 1 30 2500 7 0 entretenimento dia valor loja label 30 30 15 153% 30 35 17 0 30 100 8 0 1 37 9 0 30 2500 7 1 alimentação dia valor loja label 30 30 15 0 30 35 17 1 30 100 8 1 1 37 9 0 30 2500 7 0 profissional
  • dia valor loja label 30 30 15 0 30 35 17 077% 30 100 8 0 1 37 9 1 30 2500 7 0 entretenimento dia valor loja label 30 30 15 153% 30 35 17 0 30 100 8 0 1 37 9 0 30 2500 7 1 alimentação dia valor loja label 30 30 15 064% 30 35 17 1 30 100 8 1 1 37 9 0 30 2500 7 0 profissional
  • 77% entretenimento53% treina alimentação64% profissional
  • entretenimento treina alimentação profissional
  • entretenimentoentretenimento treina alimentação profissional
  • entretenimentoentretenimento treina alimentação você ficou esperando o outro robô aparecer né? profissional
  • One vs All
  • p: dentre as categorias A,B,C a qual categoria ele pertence?
  • p: dentre as categorias A,B,C a qual categoria ele pertence? p: o aluno está motivado, desanimado, desiludido, decepcionado, contente ou malandrão?
  • o aluno não terminou :(
  • será que eu poderia ter ajudado ele?
  • qto tempo em cada exercício?
  • qto tempo em cada exercício? alunos = [] alunos << [12, 150, 3, 15] alunos << [4, 170, 32, 25] alunos << [1, 10, 3, 25] alunos << [12, 20, 31, 15]
  • se ele termina o curso em 3 meses ou não
  • se ele termina o curso em 3 meses ou nãoalunos = []alunos << [12, 150, 3, 15]alunos << [4, 170, 32, 25]alunos << [1, 10, 3, 25]alunos << [12, 20, 31, 15]
  • se ele termina o curso em 3 meses ou nãoalunos = []alunos << [12, 150, 3, 15]alunos << [4, 170, 32, 25]alunos << [1, 10, 3, 25]alunos << [12, 20, 31, 15] labels = [1, 1, 0, 0]
  • treina
  • treina
  • treina
  • treina
  • e o guilherme?
  • e o guilherme?guilherme = [6, 140, 25, 10]
  • e o guilherme?guilherme = [6, 140, 25, 10]model.predict(Node.features(guilherme))
  • adivinhe!
  • SVM
  • SVM
  • dados fake
  • dados fakealunos = []alunos << [12, 150, 3, 15]alunos << [4, 170, 32, 25]alunos << [1, 10, 3, 25]alunos << [12, 20, 31, 15]
  • dados fakealunos = []alunos << [12, 150, 3, 15]alunos << [4, 170, 32, 25]alunos << [1, 10, 3, 25]alunos << [12, 20, 31, 15] labels = [1, 1, 0, 0]
  • dados reais
  • dados reais
  • dados reaisC utilizado ACERTOS NO TREINO PREVISOES COM AC0.08! 93.18%! 85.71%
  • dados reaisC utilizado ACERTOS NO TREINO PREVISOES COM AC0.08! 93.18%! 85.71%C utilizado! ! ACERTOS NO TREINO!PREVISOES0.001! ! ! 70.45454545454545!61.904761904761900.04! ! ! 88.63636363636364!71.428571428571430.08! ! ! 93.18181818181819!85.714285714285710.2! ! ! 100.0! ! ! 100.0
  • dados reaisC utilizado ACERTOS NO TREINO PREVISOES COM AC0.08! 93.18%! 85.71%C utilizado! ! ACERTOS NO TREINO!PREVISOES0.001! ! ! 70.45454545454545!61.904761904761900.04! ! ! 88.63636363636364!71.428571428571430.08! ! ! 93.18181818181819!85.714285714285710.2! ! ! 100.0! ! ! 100.0
  • SVM para classificar (0,1, ...)
  • p: dentre as categorias A,B,C a qual categoria ele pertence?
  • p: dentre as categorias A,B,C a qual categoria ele pertence?p: o aluno vai desistir do curso? p: essa pessoa tem perfil de terrorista?
  • grupos de alunos
  • grupos de alunos
  • grupos de alunos
  • user id 15 ?? user id 17
  • user id 15 ?? user id 17user id 15 ?==? user id 17
  • user id 15 ?? user id 17 user id 15 ?==? user id 17333784321236738126783 ?==? 1238793923832178612397
  • user id 15 ?? user id 17 user id 15 ?==? user id 17333784321236738126783 ?==? 1238793923832178612397 dificuldade != facilidade
  • user id 15 ?? user id 17 user id 15 ?==? user id 17333784321236738126783 ?==? 1238793923832178612397 dificuldade != facilidade
  • características em comum
  • características em comum altura???
  • características em comumnúmero de respostas erradas altura???
  • características em comumnúmero de respostas erradas altura??? tempo gasto
  • características em comumnúmero de respostas erradas altura??? tempo gasto número de exercícios feitos
  • características em comumnúmero de respostas erradas altura??? tempo gasto número de exercícios feitos feedbacks dados
  • características em comumnúmero de respostas erradas altura??? tempo gasto número de exercícios feitos feedbacks dados notas de feedback recebidos
  • características em comumnúmero de respostas erradas altura??? tempo gasto número de exercícios feitos feedbacks dados notas de feedback recebidos likes
  • características em comumnúmero de respostas erradas altura??? tempo gasto número de exercícios feitos feedbacks dados notas de feedback recebidos likes cursos
  • características em comumnúmero de respostas erradas altura??? tempo gasto número de exercícios feitos feedbacks dados notas de feedback recebidos likes cursos quantidade de caracteres
  • joga no plano
  • olha eles aqui!
  • chuta um pontoX X
  • genialX X
  • melhoraX X
  • melhoraX X X
  • melhoraX X X X
  • melhoraX X X X
  • melhoraX X X X
  • e melhora...
  • e melhora...e melhora...
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  • e melhora...e melhora...e melhora...e melhora...e melhora...e melhora...e melhora...
  • esses são os grupos
  • grupos esperados:muitas perguntas, poucos erros, muitos erros poucas perguntas poucos erros, poucas perguntas, ajuda bastante
  • grupos esperados:Xmuitas perguntas, poucos erros, muitos erros poucas perguntas poucos erros, poucas perguntas, ajuda bastante
  • grupos esperados:X Xmuitas perguntas, poucos erros, muitos erros poucas perguntas poucos erros, poucas perguntas, ajuda bastante
  • grupos esperados:X Xmuitas perguntas, poucos erros, muitos erros poucas perguntas X poucos erros, poucas perguntas, ajuda bastante
  • grupos encontrados:
  • grupos encontrados:muitas perguntas, poucos erros
  • grupos encontrados:muitas perguntas, muitos erros, poucos erros poucas perguntas
  • grupos encontrados:muitas perguntas, muitos erros, poucos erros poucas perguntas muitos erros, poucas perguntas, ajuda bastante
  • grupos encontrados:muitas perguntas, muitos erros, poucos erros poucas perguntas muitos erros, poucas perguntas, ajuda bastante entre outros
  • p: como meus _____ se agrupam?
  • p: como meus _____ se agrupam? p: como os alunos se comportam?
  • p: como meus _____ se agrupam? p: como os alunos se comportam?p: como os instrutores se comportam?
  • p: como meus _____ se agrupam? p: como os alunos se comportam?p: como os instrutores se comportam?p: como os exercícios se comportam?
  • p: como meus clientes se agrupam?
  • p: como meus clientes se agrupam?p: como meus produtos se agrupam?
  • p: como meus clientes se agrupam?p: como meus produtos se agrupam?p: como minhas features se agrupam?
  • p: como meus clientes se agrupam?p: como meus produtos se agrupam?p: como minhas features se agrupam?p: como os clientes usam o sistema?
  • resumindo
  • machine learning
  • machine learningregressão linear
  • machine learningregressão linear classificadores
  • machine learningregressão linear classificadores redes neurais
  • machine learningregressão linear classificadores redes neurais logistic
  • machine learningregressão linear classificadores redes neurais logistic k-cluster
  • a média de bugs de umaequipe é X
  • a média de bugs de umaequipe é X“nessa equipe está Y”metricminer.org.br
  • se usar o computador
  • se usar o computador
  • se usar o computador não dirija
  • se beber não dirija
  • se beber não dirija
  • se ler, não dirija
  • se ler, não dirija
  • se falar, não dirija
  • se falar, não dirija
  • “carros” automáticos
  • “carros” automáticos
  • “carros” automáticos
  • “carros” automáticos
  • detectando...
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  • detectando... margem de erro
  • o que você quer saber sobre um cliente?
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  • nós respondemos 2
  • nós respondemos 2 levante as suas
  • obrigado 1guilherme.silveira@caelum.com.br@guilhermecaelumhttp://caelum.com.br/online