O documento apresenta técnicas de aprendizagem de máquina (machine learning) para aplicações web inteligentes. Descreve exemplos de uso de classificadores bayesianos, redes neurais artificiais, árvores de decisão e regressão para reconhecimento de padrões e clustering. Também lista projetos open-source para desenvolvimento de aplicações web de machine learning.

1. Mac Web Machhiinnee LLeeaarrnniinngg
Aplicações Inteligentes utilizando
técnicas de aprendizagem de máquina.
JJooããoo GGaabbrriieell LLiimmaa
www.jgabriellima.com

2. About me
Engenheiro da Computação
Especialista em Business Inteligence
Mestrando em Computação Aplicada – PPGEE/UFPa
[BigData – Machine Learning – Cloud/Stream Computing]
Laboratório de Inteligência Computacional - UFPa
Arquiteto de Soluções – Indra Company

3. Machine Learning

4. “Aprendizagem é uma
propriedade
essencialmente
humana”

5. O que é?
Área de IA cujo objetivo é o desenvolvimento de técnicas
computacionais capazes de adquirir conhecimento de
forma automática
Pograma de computador que toma decisões baseado em
experiências acumuladas através da solução bem
sucedida de problemas anteriores

6. Hierarquia do Aprendizado
IInndduuççããoo: Forma de inferência lógica que permite obter conclusões genéricas
sobre um conjunto particular de exemplos. Ex.: Arquimedes, Kepler, Darwin
– SSuuppeerrvviissiioonnaaddoo:
● Fornecemos a “resposta correta” durante o treinamento.
● Classes são conhecidas a priori
● Ajustamos os pesos em função das respostas corretas que conhecemos
– NNããoo--SSuuppeerrvviissiioonnaaddoo:
● Classes não são conhecidas
● Algoritmo deve definir quais são as classes em função de um
● determinado critério
● Descoberta de Conhecimento

7. Paradigmas
Simbólico: Aprender construindo representações. Ex.: Expressão lógica, Árvores de
Decisão, Rede semântica.
Estatístico: Utilização de modelos estatísticos para encontrar aproximações. Ex.:
Modelo bayesiano
Baseado em Exemplos: Classificação de novas amostras baseado-se em exemplos
já conhecidos
Conexionista: Construções matemáticas simplificadas inspiradas no modelo
biológico do sistema nervoso
Genético: Derivado do modelo evolucionário de aprendizado

12. Wall-mart
– Ao procurar eventuais relações entre o volume de vendas e os dias
da semana:
● Apontou que, às sextas-feiras, as vendas de cervejas cresciam
na mesma proporção que as de fraldas...
● Crianças bebendo cerveja?
● Ao comprar fraldas para seus bebês, os pais aproveitavam para
abastecer as reservas de cerveja para o final de semana

13. Vestibular PUC-RJ
● Se o candidato é do sexo feminino, trabalha e teve aprovação com boas notas
no vestibular, então não efetivava a matrícula
– Uma mulher em idade de vestibular, se trabalha é porque precisa, e neste caso
deve ter feito inscrição para ingressar na universidade pública gratuita.
– Se teve boas notas provavelmente foi aprovada na universidade pública onde
efetivará matrícula.
– Salvo exceções...

14. Técnicas de ML

15. Algumas Técnicas...
● Classificadores Bayesianos
● Algoritmos Bio-Inspirados (Genético, Sistemas
Imunológicos Artificiais, PSO, etc...)
● RReeddeess NNeeuurraaiiss AArrttiiffiicciiaaiiss
● Modelos de Regressão
● Árvores de Decisão
● Regras de Associação

17. Web Machine Learning

20. Alguns exemplos...
Image "Painting"
Denoising Autoencoder demo
Classification Algorithms
Color Clustering

28. Reconhecimento de Padrões
Redes Neurais Artificiais
exemplo:
Usabilidade e Contraste de cores

29. Indo além...

30. Alguns projetos para WebML
● Kmeanie - K-Means Clustering
https://github.com/GMTurbo/kmeanie
● Alike - https://github.com/axiomzen/Alike
● Intelligence - https://github.com/Sherlock92/intelligence
● Brain - https://github.com/harthur/brain
● Mallard - https://github.com/tophatsteve/mallard
● Clustering.js -
https://github.com/emilbayes/clustering.js
● Limdu - https://github.com/erelsgl/limdu
● BBN -
https://github.com/eBay/bayesian-belief-networks
● HNBayes - https://github.com/rogerbraun/HNBayes
● ML - https://github.com/junku901/machine_learning
● Natural - https://github.com/NaturalNode/natural
● Classfier - https://github.com/harthur/classifier
● ClusterFCK - https://github.com/harthur/clusterfck
● ConvNetJS -
http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/

31. Dúvidas ?

32. Add me
http://br.linkedin.com/pub/joão-gabriel-lima/56/18a/450/
https://github.com/jgabriellima

33. Mac Web Machhiinnee LLeeaarrnniinngg
Aplicações Inteligentes utilizando
técnicas de aprendizagem de máquina.
JJooããoo GGaabbrriieell LLiimmaa
www.jgabriellima.com