Aprendizado de Máquina e Big Data

Thiago Cardoso
CTO & Co-founder @Hekima

Transcript

1. O impacto de grandes quantidades de dados no aprendizado das máquinas —
2. THIAGO CARDOSO @tncardoso Bacharel e Mestre em Ciência da Computação CTO & Co-founder @ hekima Soluções customizadas de Big Data Analytics
35. 2013, Detecção/Geração de escrita cursiva
37. an airplane flying off into the distance on a clear day.
38. a group of happy elephants in a green grass field.
39. a herd of elephants flying in the blue skies.
44. OBRIGADO @tncardoso thiago.cardoso@hekima.com zahpee.com (@zahpee) hekima.com (@hekima_br)
46. Supervisionado, Semi-Supervisionado, Não-Supervisionado 2_ Aprendizado de Máquina Supervisionado O algoritmo aprende o modelo a partir de dados rotulados. Ex: Classificação de sentimento baseado em treinamento prévio Semi-Supervisionado O algoritmo aprende o modelo a partir de dados rotulados e não rotulados. Não-Supervisionado Busca pela estrutura implícita de um conjunto de dados não rotulados. Ex: Big Picture
47. Onde está o Aprendizado de Máquina? 1_ Introdução Inteligência Artificial Campo de estudo para criação de programas ou computadores capazes de comportamento inteligente. Ex. Reconhecimento de objetos, sistemas especialistas. Aprendizado de Máquina Sub-campo que estuda reconhecimento de padrões e teoria do aprendizado computacional. Algoritmos constroem modelos baseados em dados para tomada de decisão. Ex. Classificação de sentimento baseado em dados de treinamento. Deep Learning Nova área do Aprendizado de Máquina que foca em aprender abstrações de mais alto nível utilizando modelos mais complexos. Ex. Reconhecimento de escrita cursiva.
48. Redes Neurais 3_ DeepLearning
49. Redes Neurais 3_ DeepLearning
50. Redes Neurais 3_ DeepLearning
51. Redes Neurais 3_ DeepLearning
52. Deep Learning 3_ DeepLearning
53. Deep Learning: Jogando Atari 3_ DeepLearning