Embed Size (px)
Citation preview
Základy strojového učení
DataRestart 2016
Michal Illich
Michal Illich
Obsah
1. Kdo používá strojové učení?
2. Kde ho můžete použít vy
3a. Jaké modely používat?
3b. Dva jednoduché příklady
4. Co s tím děláme my
5. Shrnutí
Kdo používá produkty strojového učení?
Kde se používá na webu - I
Kde se používá na webu - II
Kde se používá na webu - III
Mimo web
Siri
OCR
Self-driving cars
Kde ho můžete použít vy?
Ema má e-shop...
Skladovost
● Které zboží mám nakoupit na sklad?
● Cíl:– Minimalizace ceny skladovaného zboží
– Při maximalizace prodejů
Cenotvorba
● Jakou mám nastavit marži?(u konkrétního výrobku)
● Cíl:– Maximální celkový zisk
(přičemž nižší cena znamená více prodejů, ale s nižší marží...)
Parametry zboží
● Mám desítky tisíc produktů v e-shopu, jak k nim doplnit informace (technické specifikace)?
● Cíl:– Informovat zákazníka a umožnit vyhledávání
– Ale minimalizovat náklady na získání informací
Doporučování
● Zákazník si koupil X, jaká Y mu nabídnout?
● Cíl:– Prodat více (nebo častěji)
Jaké modely se používají?
Co je to vlastně model?
Krabička● Má vstupy● Má výstup(y)● a „uvnitř je chytrá“
Jak model vznikne?
Učením!
1. Vyberete algoritmus (a jeho parametry)
2. Natrénujete model (na minulých datech)
3. Pak jej používáte (na nových datech)
Lineární regrese
1. Každý vstup má přiřazenou váhu
2. Vstupy prostě vynásobím váhou.
A všechno to sečtu.
3. A mám výsledek.
Lineární regrese - příklad
Marže = 3
– 0.2 * PočetKonkurentůCoToMajíSkladem
– 0.3 * PočetKonkurentůCoToMajíLevnější
+ 0.8 * JeToNovinka
+ 0.5 * MámSklademPosledníKus
Lineární regrese - pokračování
Co udělá strojové učení lépe než člověk?● zanalyzuje obrovská data● určí koeficienty „matematicky optimálně“● vybere ty správné vstupy● může to vše dělat každou noc automaticky
Rozhodovací stromy
Neuronová síť
Neuronová síť
Velmi obecná- využitelná pro mnoho různých problémů- špičkové výsledky zejména pro obraz a zvuk
Nelineární
Deep learning- obrovský trend- viz mj. i moje přednáška
Hodně „magie“- těžká na interpretaci- vyžaduje zkušenosti s nastavením
Kde si s ním hrajeme my
Magictable
Brandiozo
Golem
a jeden neveřejný projekt
Hledáme chyby...
Případně data rovnou dodáme
Robot to udělá- levněji než lidé- rychleji a na větších datech- stejně přesně nebo lépe
Člověk zůstane v roli dohledu/učitele,nedělá už rutinní práci.
Příklad, jak strojové učení používáme
Jak jej používáme – vysvětlení
1. Ručně navržené algoritmy spárují zdroje Konkrétně parametry z různých zdrojů (e-shopů, webů)
2. Strojové učení umí předpovědět které spárování je správně a které nejspíš chybně. S přesností 97 %
3. Chybná/podezřelá spárování potlačíme Dáme jim nižší váhu v souhrnném reportu
Open source nástroje
Neuronové sítě:
theano, keras, tensorflow, cuda-convnet
Další algoritmy:
gbm, libsvm, vowpal wabbit, sofia-kmeans, gensim
Nástroje s GUI:
weka, orange, rapid miner
Cloudové služby (proprietární):
Amazon, Azure, Google, BigML
Závěr
1/2
Mít data nestačí. Používejte je.kreslit barevné grafy je základ, nikoliv plné využití dat
Strojové učení.nechte stroje samotné najít si vztahy v datech
2/2
Appendix
Zdroje obrázků:http://www.edureka.co/blog/decision-trees/
