Ativando Inteligência com

BIG DATA

HÉLIO SILVA

Alguns eventos recentes

• Google inicia projeto Google Brain com apoio do professor Andrew NG, da Stanford University

• Google compra DeepMind (US$ 650-800 Mil) • Facebook forma sua equipe de Deep Learning liderada

pelo prof. Yan LeCum, da New York University • Netflix cria sua equipe de Deep Learning para melhorar

recomendações • Yahoo compra Lookflow para adicionar inteligência ao

Flickr • Bill Gates diz que se tivesse 20 anos estaria estudando

Deep Learning • New York Times monta equipe de Deep Learning para

manter assinantes • (...)

Machine Learning

• Ramo da Inteligência Artificial

• Usado em:

• Visão de máquina

• Intepretação da linguagem natural

• Classificação e categorização de textos e informações

• Diagnóstico de anomalias ou mudanças de padrão

Machine Learning - Aplicações

• Sistemas de recomendação (RecSys)

• Search Engine (Google Hummingbird)

• Análise de Sentimento e Monitoramento de Redes Sociais

• Prevenção ao cancelamento de assinaturas (customer churn)

• Promoções e anúncios em tempo real

• A partir de um aprendizado prévio, o algoritmo dá uma reposta sem intervenção humana:

• Timming Correto

• Efetiva

• Pertinente

• Adequada

• Inteligente

• Tipos de algoritmos • Supervisionado – Tipos de informação são ’explicados’

• Não supervisionado – ‘Aprende’ sozinho

Machine Learning

• Uma nova geração de algoritmos de Machine Learning • Baseiam-se em redes neurais que funcionam imitando o

funcionamento do cérebro humano e sua rede de neurônios

• Algoritmos que aprendem sozinhos (não supervisionados) • Resultados surpreendentes em:

• Processamento linguístico (interpretação de ambiguidades) • Reconhecimento da fala • Tradução • Visão de máquina (expressões humanas, humor, sentimento) • ‘Compreensão’ e interação com sistemas com regras finitas

(jogo pong ou games)

Deep Learning

Favorecem Deep/Machine Learning nesse momento

• Grandes volumes de dados para formar o aprendizado

• Computação de nuvem e sua característica elástica

• Computação cognitiva (IBM Watson)

• Avanços em performance com o uso de harwdare como uso de GPU-Graphic Processor Unity

Oportunidades Deep Learning

• Data Rental para treinamento de modelos (DaaS)

• Serviços de análise de base de clientes produzindo acurados perfis e hábitos de consumo

• Pesquisas de sentimento e reação sensorial com analise de expressões faciais

Roadmap

• Criação de laboratórios de pesquisa e inovação

– Estatísticos / Físicos / Astrônomos

– Engenheiros de software

– Arquitetos de solução

– Formação interna e criação de expertise

• Acompanhamento de papers e evolução do conceito no meio acadêmico e comercial

• Novos níveis de personalização da experiência do consumidor

• Novas oportunidades de ofertas, anúncios e promoções

• Engajamento 2.0

• A personalização das lojas físicas em função do seu público

Promessas do Deep Learning

Obrigado !!!

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