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• Fã de Game of Thrones
• Pesquisador em Mineração de dados e
Aprendizagem de Máquina
• Doutorando em Computação Aplicada
...
Vamos entender o direcionamento
da série do ponto de vista
matemático/computacional!
Vamos analisar alguns
estudos…
Estudo de caso 1:
Professores e alunos da Universidade Técnica
de Munique, na Alemanha, desenvolveram um
algoritmo capaz d...
Onde essa história começa?
Eles também conseguiram descobrir qual casa
é a mais perigosa e a opinião do público sobre
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Um programa que realiza previsões depois
de juntar 24 fatores diferentes sobre cada
personagem, como:
sua idade, seu sexo,...
” Este projeto tem sido muito divertido para nós”
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Learning”
Mas o que é Apredizagem
de Máquina?
É um sub-campo da inteligência artificial
dedicado ao desenvolvimento de algoritmos
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Em vez disso, ele aprende a partir de um
número suficientemente grande de exemplos
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Será que a morte veio ao acaso ou vem para
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Como prever as chances de
morte de um personagem?
Passo 1: Extração de dados
Usando o wiki de Gelo e Fogo resumiram as
informações de todos os 5 livros sobre cada
personagem.
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Aprendizagem máquina pode estatisticamente
comparar as características dos personagens
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As 24 características seguintes foram selecionados
como mais contribuiu (ordenados do mais para o
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Modelagem
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- conjunto de métodos do aprendizado
supervisionado que analisam os dados e
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subconjuntos de tamanho igual;
• Foi treinado com 9 subconjuntos e testado
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A precisão/exatidão e cobertura do método de previsão
usando indicadores:
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Indicadores
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Resultados:
Análise de sentimento
Análise de sentimento
Análise de sentimento
Análise de sentimento
Sugestão de leitura:
“Bayesian Prediction for The
Winds of Winter”
https://www.got.show/machine-learning-algorithm-predicts-death-game-of-thrones
http://phys.org/news/2016-04-algorithms-cha...
Game of data - Predição e Análise da série Game Of Thrones a partir do uso de aprendizagem de máquina
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Game of data - Predição e Análise da série Game Of Thrones a partir do uso de aprendizagem de máquina

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Nesta apresentação mostro um estudo realizado pela universidade de Munique que visa prever a probabilidade de um personagem morrer na próxima temporada de acordo com 24 características pré-selecionadas

Published in: Technology
  • Ei professor esse assunto de aprendizado de máquina, muito me interessa. Venancio nas minhas pesquisas em genética
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Game of data - Predição e Análise da série Game Of Thrones a partir do uso de aprendizagem de máquina

  1. 1. • Fã de Game of Thrones • Pesquisador em Mineração de dados e Aprendizagem de Máquina • Doutorando em Computação Aplicada • Head na Epitrack
  2. 2. Vamos entender o direcionamento da série do ponto de vista matemático/computacional!
  3. 3. Vamos analisar alguns estudos…
  4. 4. Estudo de caso 1: Professores e alunos da Universidade Técnica de Munique, na Alemanha, desenvolveram um algoritmo capaz de prever quem iria morrer na 6ª temporada da série popular da HBO.
  5. 5. Onde essa história começa? Eles também conseguiram descobrir qual casa é a mais perigosa e a opinião do público sobre os personagens com base em dados do Twitter
  6. 6. "A Song of Ice and Data”
  7. 7. Um programa que realiza previsões depois de juntar 24 fatores diferentes sobre cada personagem, como: sua idade, seu sexo, suas relações e se seus pais estão vivos. Por fim, a probabilidade de morrer, de acordo com o algoritmo desenvolvido.
  8. 8. ” Este projeto tem sido muito divertido para nós” ”Em seu trabalho diário, o nosso grupo de pesquisa concentra-se em responder a perguntas biológicas complexas usando algoritmos de aprendizagem de máquina e mineração de dados” (Dr. Guy Yachdav – lider do projeto)
  9. 9. “We use Machine Learning”
  10. 10. Mas o que é Apredizagem de Máquina?
  11. 11. É um sub-campo da inteligência artificial dedicado ao desenvolvimento de algoritmos e técnicas que permitam ao computador aprender, isto é, que permitam ao computador aperfeiçoar seu desempenho em alguma tarefa.
  12. 12. Não é mágica! Em vez disso, ele aprende a partir de um número suficientemente grande de exemplos do passado para compilar automaticamente estatísticas sobre eles e para prever se um evento é provável que aconteça no futuro.
  13. 13. A Song of Ice and Fire série é conhecida por ter matado muitos personagens... Será que a morte veio ao acaso ou vem para apenas aqueles selecionados que exibem características semelhantes?
  14. 14. A Song of Ice and Fire série é conhecida por ter matado muitos personagens... Será que a morte veio ao acaso ou vem para apenas aqueles selecionados que exibem características semelhantes?
  15. 15. Como prever as chances de morte de um personagem?
  16. 16. Passo 1: Extração de dados
  17. 17. Usando o wiki de Gelo e Fogo resumiram as informações de todos os 5 livros sobre cada personagem. Também extraído outras informações (isto é, características) que descrevem um personagem, o que resultou em um total de mais de 30 características diferentes!
  18. 18. Passo 2: Seleção
  19. 19. Aprendizagem máquina pode estatisticamente comparar as características dos personagens mortos e vivos e selecione os recursos que são mais relevantes para a distinção entre eles. Nós fornecemos todos os recursos juntamente com a lista de todos os nomes de personagens como entrada para o algoritmo de aprendizado de máquina.
  20. 20. As 24 características seguintes foram selecionados como mais contribuiu (ordenados do mais para o menos contribuindo):
  21. 21. Modelagem
  22. 22. Support Vector Machine - conjunto de métodos do aprendizado supervisionado que analisam os dados e reconhecem padrões, usado para classificação e análise de regressão
  23. 23. Support Vector Machine - O SVM padrão toma como entrada um conjunto de dados e prediz, para cada entrada dada, qual de duas possíveis classes a entrada faz parte, o que faz do SVM um classificador linear binário não probabilístico - Kernel polinomial - Otimização sequencial mínima
  24. 24. • Os dados foram divididos em 10 subconjuntos de tamanho igual; • Foi treinado com 9 subconjuntos e testado com o restante; • Processo de validação cruzada(cross- validation)
  25. 25. A precisão/exatidão e cobertura do método de previsão usando indicadores: - TP (verdadeiros positivos, ou seja, previu corretamente personagens mortos) - PF (falsos positivos, ou seja, personagens vivas previsto para ser mortos) - FN (falsos negativos, ou seja, personagens mortos previsto para ser vivo) - TN (verdadeiros negativos, ou seja, previu corretamente personagens vivos).
  26. 26. Indicadores Precision = TP / (TP + FP) Recall = TP / (TP+FN) Combinaram 2 medidas em um valor único: F-meansure = 2*((Precision*Recall )/(Precision + Recall))
  27. 27. Resultados:
  28. 28. Análise de sentimento
  29. 29. Análise de sentimento
  30. 30. Análise de sentimento
  31. 31. Análise de sentimento
  32. 32. Sugestão de leitura: “Bayesian Prediction for The Winds of Winter”
  33. 33. https://www.got.show/machine-learning-algorithm-predicts-death-game-of-thrones http://phys.org/news/2016-04-algorithms-characters-game-thrones.html http://phys.org/news/2014-09-mathematical-tackles-game-thrones.html http://www.huffingtonpost.com/2015/04/01/game-of-thrones-die-psychics_n_6978112.html http://www.statsblogs.com/2015/03/25/bayesian-survival-analysis-for-game-of-thrones/ http://arxiv.org/pdf/1409.5830v1.pdf Créditos

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