Seminários em Inteligência Artificial
Grupo de Inteligência Computacional
Cleber [email protected]
24 de abril de 2014
Introdução
• Reconhecimento de padrões
• Aprendizado de máquina
• Processamento de Imagens
• Aplicações
Data Mining no Contexto de Customer Relationship Management em uma Franquia Coca – Cola Company
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A Fotografia de Sucesso – Coca-Cola Company
ResultadosClassificação Anterior Classificação através da
Mineração
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Resultados até 20% superiores!
Associação – Análise Perfil
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• Compras casadas de refrigerantes de marcas distintas e mesma embalagem quase sempre não são feitas
• A compra de Coca Lata implica em não compra da Kuat_NS
• A compra de Coca Lata sozinha implica em não compra da Fanta NS• Apontamento de concorrência entre produtos• A compra da marca Coca Cola é predominante e acaba excluindo a
compra de outras marcas
Discussão dos Resultados• Padrões de compra que pode implicar em um perfil bastante crítico
de pessoas que ao comprarem um determinado refrigerante se fidelizam a ele, não comprando mais nenhum da franquia
• Detecção de atividades de marketing erradas. Prejudicando com isso as vendas de algumas marcas de refrigerantes
• Exclusão de qualquer produto quando o cliente resolve comprar a Coca-Cola em lata
• Nem sempre a compra de um item tem boa correlação com os demais produtos
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Ações Tomadas• Autorização para utilizar essa nova classificação para a CCIL• Criação de promoções para a compra de Fanta e Kuat juntas• Formulação de novos preços de venda de alguns produtos que estão
com o seu volume de venda muito baixos de acordo com a mineração• Geração de embalagens mix com produtos, por exemplo, Coca_ks e
Fanta_ks ou Coca_ns e Kuat_ns
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Assinaturas
Reconhecimento de assinaturasDesenvolvimento e avaliação de técnicas para a verificação de assinaturas
estáticas:• Variação intrapessoal
• decorre da instabilidade que existe entre assinaturas do mesmo autor • Similaridade interpessoal
• representa a semelhança entre assinaturas de autores distintos • Assim como ações fraudulentas.
Genuínas Falsas
Metamorfose de Imagem (cross-dissolve)
• Antes do desenvolvimento de morphing, transições de imagens eram geralmente obtidas através do uso de cross-dissolve.
• cross-dissolve
Metamorfose de Imagem - Morphing
Grids sobrepostas
Grids específicas
Segmentação
Algoritmo Morph
e)
Estudo de Modelos de Predições em um Sistema de Compartilhamento de Bicicletas Públicas• No Brasil o sistema de compartilhamento de bicicletas avança
rapidamente. • Estão presentes nas cidades do Rio de Janeiro, São Paulo, Sorocaba,
Porto Alegre, Santos, Petrolina, Recife e Salvador
• Bike Rio foi lançado em 2011• 60 estações• 600 bicicletas• Entre 2011 e 2013 realizou 2
milhões de viagens
Sistema de gestão• Problemas de manutenção,Realocação, disponibilidade…
• Tendencia? Sazonalidade?• Perfil de utilização? Dia da semana? • Previsão de demanda? Quanto tempo a frente é possível prever?
ICDAR, 2007
Reconhecimento de imagens de formulários
SMC, 2011
Tratamento de imagens
Aplicação: Reconhecimento de formulários
Problemas:
u
n
Aplicação: processamento de imagens
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Imagens obtidas de dispositivos móveis
Tratamento de imagens
Reconhecimento de faces
Base de dados OLR Base de dados Yale
Proposta:
Erros de classificação:
Transformações
Aplicação: Reconhecimento de odores
Sistema Sensor
Original Pré-processado Wavelet
Sistema de reconhecimento