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Aprendizado de Máquina            eGrandes Conjuntos de Dados    Thomas de Araujo Buck
Tipos de algoritmos●   Determinísticos (ou clássicos, convencionais)●   Adaptativos (ou estocásticos, "avançados")
Algoritmos determinísticos●   Detecção de colisão●   Fatoração de números primos●   Inversão de matrizes (esparsas)●   Ord...
Árvore de jogos●   Jogo da velha
●   Qual a quantidade total de possibilidades?    ●   9 * 8 * … * 2 * 1 = 9! = 362.880●   Para pensar!    ●   Jogo de dama...
Xadrez
●   Quem se lembra da disputa homem (Garry    Kasparov) contra máquina (IBM Deep Blue) ?●●●●●●●   Mais uma pergunta: xadre...
●   Go
●   Há sinais de esperança
A faxineira eletrônica●   O equipamento
●   Exemplos de recintos●●●●●●   Qual o algoritmo que garanta a limpeza?
Algoritmos adaptativos●   O que é um programa "inteligente"?●   É um programa "que aprende"?●   Seguem alguns exemplos
●   Análise de crédito●   Navegação autônoma●   Reconhecimento de faces
●   Diagnóstico médico●   Projeção financeira (prognóstico)●   Sistemas de recomendação●   Logística
●   Text processing    ●   Spam    ●   News    ●   Plágio
Aprendizado de máquina●   Supervisionado (aprende com exemplos), que    possui 2 fases: treinamento e operação    ●   NN  ...
Exemplos de algoritmos●   NN●   k-NN●   Dimensão do vetor de características: 2●   Quantidade de classes: 2
Dados (qualidade boa)
Dados (qualidade ruim)
A enorme avalanche de dados●   Matéria da revista The Economist
Data centers●   Google
●   Facebook
Tratamento dos dados●   O que fazer com esses dados? Apenas    armazenar? Indexar?●   Ou deve-se extrair informação útil? ...
Problemas muito difíceis para    serem programados
●   A competição DARPA Grand Challenge●●●●●●●●   Urban Challenge
●   A experiência Google Car
●   Mais alguns detalhes
●   Oooops: um pequeno problema
Grandes conjuntos de dados●   Análise de dados    ●   Manual    ●   Automática
KDD
Imagens●   Acesso por conteúdo
●   PhotoLib
●   Games with a purpose (GWAP)
●   Pixazza - Luminate●   Semantics●   Learning
Área médica●   Mamografia●   Colonoscopia    ●   As gerações dos equipamentos de tomografia        computadorizada
Big Data tem valor de negócio
US Economy
Um experimento recente●   IBM Watson
Como ter certeza?
Smarter Planet + Big Data + Cloud =   Analytics
Uma outra oportunidade tem início●   Dados públicos: New York, Chicago, ...●   Rio de Janeiro (?)
Conclusões●   Tratamento computacional de grandes    quantidades de dados é uma oportunidade,    segundo a consultoria McK...
Para reflexão
Obrigado    Thomas de Araujo Buck   thomasbuck@gmail.comwww.facebook.com/ThomasABuck       @ThomasABuck
Aprendizado de Máquina e Grandes Conjuntos de Dados
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Aprendizado de Máquina e Grandes Conjuntos de Dados

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Pequena introdução às áreas de Machine Learning (ML) e big data

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Aprendizado de Máquina e Grandes Conjuntos de Dados

  1. 1. Aprendizado de Máquina eGrandes Conjuntos de Dados Thomas de Araujo Buck
  2. 2. Tipos de algoritmos● Determinísticos (ou clássicos, convencionais)● Adaptativos (ou estocásticos, "avançados")
  3. 3. Algoritmos determinísticos● Detecção de colisão● Fatoração de números primos● Inversão de matrizes (esparsas)● Ordenação (quicksort, mergesort)● Page Rank● Um pouco mais avançados ● A* ● Árvore de jogos
  4. 4. Árvore de jogos● Jogo da velha
  5. 5. ● Qual a quantidade total de possibilidades? ● 9 * 8 * … * 2 * 1 = 9! = 362.880● Para pensar! ● Jogo de damas ● Batalha Naval ● Reversi
  6. 6. Xadrez
  7. 7. ● Quem se lembra da disputa homem (Garry Kasparov) contra máquina (IBM Deep Blue) ?●●●●●●● Mais uma pergunta: xadrez é, neste sentido, o jogo mais "difícil" já criado pelo homem?
  8. 8. ● Go
  9. 9. ● Há sinais de esperança
  10. 10. A faxineira eletrônica● O equipamento
  11. 11. ● Exemplos de recintos●●●●●● Qual o algoritmo que garanta a limpeza?
  12. 12. Algoritmos adaptativos● O que é um programa "inteligente"?● É um programa "que aprende"?● Seguem alguns exemplos
  13. 13. ● Análise de crédito● Navegação autônoma● Reconhecimento de faces
  14. 14. ● Diagnóstico médico● Projeção financeira (prognóstico)● Sistemas de recomendação● Logística
  15. 15. ● Text processing ● Spam ● News ● Plágio
  16. 16. Aprendizado de máquina● Supervisionado (aprende com exemplos), que possui 2 fases: treinamento e operação ● NN ● Classificação (Discriminante Linear - DL) ● Regressão● Não supervisionado (aprende sozinho), que só possui a fase de operação ● Análise de aglomeração (K-means clustering)
  17. 17. Exemplos de algoritmos● NN● k-NN● Dimensão do vetor de características: 2● Quantidade de classes: 2
  18. 18. Dados (qualidade boa)
  19. 19. Dados (qualidade ruim)
  20. 20. A enorme avalanche de dados● Matéria da revista The Economist
  21. 21. Data centers● Google
  22. 22. ● Facebook
  23. 23. Tratamento dos dados● O que fazer com esses dados? Apenas armazenar? Indexar?● Ou deve-se extrair informação útil? Como? Manualmente?
  24. 24. Problemas muito difíceis para serem programados
  25. 25. ● A competição DARPA Grand Challenge●●●●●●●● Urban Challenge
  26. 26. ● A experiência Google Car
  27. 27. ● Mais alguns detalhes
  28. 28. ● Oooops: um pequeno problema
  29. 29. Grandes conjuntos de dados● Análise de dados ● Manual ● Automática
  30. 30. KDD
  31. 31. Imagens● Acesso por conteúdo
  32. 32. ● PhotoLib
  33. 33. ● Games with a purpose (GWAP)
  34. 34. ● Pixazza - Luminate● Semantics● Learning
  35. 35. Área médica● Mamografia● Colonoscopia ● As gerações dos equipamentos de tomografia computadorizada
  36. 36. Big Data tem valor de negócio
  37. 37. US Economy
  38. 38. Um experimento recente● IBM Watson
  39. 39. Como ter certeza?
  40. 40. Smarter Planet + Big Data + Cloud = Analytics
  41. 41. Uma outra oportunidade tem início● Dados públicos: New York, Chicago, ...● Rio de Janeiro (?)
  42. 42. Conclusões● Tratamento computacional de grandes quantidades de dados é uma oportunidade, segundo a consultoria McKinsey
  43. 43. Para reflexão
  44. 44. Obrigado Thomas de Araujo Buck thomasbuck@gmail.comwww.facebook.com/ThomasABuck @ThomasABuck

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