Сопровождающие слайды к мастер-классу "Машинное обучение для школьников"

1. Введение в машинное обучение
для школьников
Дмитрий Сошников
dmitryso@microsoft.com | twitter.com/shwars | blog.soshnikov.com
Технологический евангелист, Microsoft

2. Немного о себе
Евангелист
- AppDay
- Час кода
Доцент МФТИ,
НИУ ВШЭ, МАИ
Отец,
преподаватель
детского лагеря
ЮНИО-Р

3. Зачем нужно машинное обучение?
Microsoft Cognitive Services http://how-old.net

4. Попробуйте сами: @OhMyMirrorBot

5. Задачи, решаемые машинным обучением
Распознавание
пола/возраста
Распознавание котиков
на фотографии
Предсказание покупок
человека
Подбор потенциальных
друзей
…
Есть много
данных
Данные как-то
структурированы

6. Ключевые точки лица

7. Пример: цена квартиры в Москве
No Rooms DistMetro Area Price
1 3 17 64 9518
2 3 6 80 11663
3 2 5 42 7026
4 1 0 29 5209
5 3 10 67 10937
6 2 8 58 ???
Признаки (features) Целевое значение (label)
Обучающая
выборка
(training set)

10. Как проверить работу алгоритма?
Исходная
выборка
Обучающая
выборка
Тестовая
выборка
Модель

11. Инструменты машинного обучения
Azure Machine Learning
• http://azureml.com
Weka
• http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
R / Python
• Scikit

12. Виды алгоритмов машинного обучения
• Предсказать численное значение параметра
Регрессия
• Двоичная классификация (спам/не спам)
Классификация
Кластеризация
Поиск аномалий

13. Пример…

14. Пример: машинное обучение в литературе
№ Название Жанр Основная мысль 1 2 3 4 5 6
1 Джеймс Хэрриот.
Кошачьи истории
Рассказ Приятно вспоминать прошлое, если
ты делал много хорошего. Кошки
трогательные, им хочется помогать.
X Ч X
2 Редьярд Киплинг. Как
кот гулял, где ему
вздумается
Сказка Коты не такие как другие животные
(человеку который отличается от
других тяжело).
X X Н X X
3 Мэтт Хейг. Быть котом Сказка Не всегда мечта оказывается тем, что
ты ожидал. X X Ч X X
4 Борис Житков.
Беспризорная кошка
Рассказ Даже дикая кошка может стать
домашней. X Ч X X
5 Григорий Остер.
Котенок по имени Гав
Сказка Неважно кто ты, важно - какой ты.
X X Н X X
6 Хайденрайх Эльке. Неро
Корлеоне
Рассказ Хитрость помогает кошке справится с
трудностями. X Ч X X
7 Усачёв Андрей. Кошачья
планета
Стих Без кошек грустно... даже кошкам!
X ? ? X X
8 Луис Сепульведа. Мама-
кот
Повесть Если портовый кот дал слово - то он
обязательно его сдержит. X X Ч X X
9 Саша Чёрный. Кошачья
санатория
Повесть Кошкам трудно выжить в нашем
мире. Кошки видят мир иначе. X X Ч X X
1. Одушевленная
2. Тяжелая жизнь
3. Выше человека
4. Независ /
человеколюбивая
5. Умная
6. Положит герой

15. Дерево решений
Кошки
Одушевленные Неодушевленные
Джеймс Хэрриот.
Кошачьи истории
Редьярд Киплинг.
Как кот гулял, где
ему вздумается
Мэтт Хейг. Быть котом Борис Житков.
Беспризорная кошка
Григорий Остер.
Котенок по имени Гав
Хайденрайх Эльке.
Неро Корлеоне
Луис Сепульведа.
Мама-кот
Выше
человека
Не выше человека Тяжелая
жизнь

16. Диаграмма
Джеймс Хэрриот.
Кошачьи истории
Редьярд Киплинг. Как кот
гулял, где ему вздумается
Мэтт Хейг. Быть котом
Борис Житков.
Беспризорная кошка
Григорий Остер. Котенок по имени Гав
Хайденрайх Эльке.
Неро Корлеоне
Луис Сепульведа. Мама-кот
Тяжелая
жизнь
Не тяжелая
жизнь
Не ставят себя
выше человека
Ставят себя
выше человека
Одушевленные
Неодушевленные

18. Практика!

19. Предсказываем вероятность гибели на титанике
http://www.soshnikov.com/temp/titanic.csv
pclass
survived
name
gender
age
sibsp
parch
1 1 Allen, Miss. Elisabeth Walton female 29 0 0
1 1 Allison, Master. Hudson Trevor male 0,9167 1 2
1 0 Allison, Miss. Helen Loraine female 2 1 2
1 0 Allison, Mr. Hudson Joshua Creighton male 30 1 2
1 0 Allison, Mrs. Hudson J C (Bessie Waldo Daniels) female 25 1 2

20. Технологии, которые меняют мир…
Искусственный
интеллект
Машинное
обучение
Azure Machine
Learning
Можно научить компьютер
решать задачи, для которых
нет явных алгоритмов
Вы можете использовать ML
сами, без глубинного
понимания алгоритмов.
Сейчас испытывает
невиданный рассвет!

21. Контакты
Дмитрий Сошников
Microsoft
dmitryso@microsoft.com
blog.soshnikov.com
vk.com/shwars

22. © 2013 Microsoft Corporation. All rights reserved. Microsoft, Windows, Windows Vista and other product names are or may be registered trademarks and/or trademarks in the U.S. and/or other countries.
The information herein is for informational purposes only and represents the current view of Microsoft Corporation as of the date of this presentation. Because Microsoft must respond to changing market conditions, it should not be interpreted to be a commitment on the part of
Microsoft, and Microsoft cannot guarantee the accuracy of any information provided after the date of this presentation. MICROSOFT MAKES NO WARRANTIES, EXPRESS, IMPLIED OR STATUTORY, AS TO THE INFORMATION IN THIS PRESENTATION.