Машинное обучение Превращение данных в знания Максим Каськов

Скачать презентацию Машинное обучение Превращение данных в знания Максим Каськов Скачать презентацию Машинное обучение Превращение данных в знания Максим Каськов

20170217ml_kaskov.pptx

  • Размер: 8.7 Мб
  • Автор:
  • Количество слайдов: 46

Описание презентации Машинное обучение Превращение данных в знания Максим Каськов по слайдам

Машинное обучение Превращение данных в знания Максим Каськов Pure. Mind Машинное обучение Превращение данных в знания Максим Каськов Pure. Mind

Что такое Машинное обучение Максим Каськов Pure. Mind Что такое Машинное обучение Максим Каськов Pure. Mind

Как работает Машинное обучение Максим Каськов Pure. Mind Как работает Машинное обучение Максим Каськов Pure. Mind

Искусственные нейронные сети Максим Каськов Pure. Mind Искусственные нейронные сети Максим Каськов Pure. Mind

Чем отличаются данные от знаний? Максим Каськов Pure. Mind Чем отличаются данные от знаний? Максим Каськов Pure. Mind

Данные Таблицы Текст Сигналы Звук Изображения Видео Максим Каськов Pure. Mind Данные Таблицы Текст Сигналы Звук Изображения Видео Максим Каськов Pure. Mind

Данные и Знания Таблицы Текст Сигналы Звук Изображения Видео Максим Каськов Pure. Mind Данные и Знания Таблицы Текст Сигналы Звук Изображения Видео Максим Каськов Pure. Mind

Данные и Знания Данные – совокупность зафиксированных фактов Информация – сведения, уменьшающие неопределённость ЗнанияДанные и Знания Данные – совокупность зафиксированных фактов Информация – сведения, уменьшающие неопределённость Знания – сведения, позволяющие действовать с прогнозируемым результатом Максим Каськов Pure. Mind. Типичная проблема: Мы располагаем данными, они хранятся в цифровом виде, но мы не знаем, что в них.

Что такое машинное обучение? Максим Каськов Pure. Mind(англ. Machine learning) подраздел искусственного интеллекта (ИИ),Что такое машинное обучение? Максим Каськов Pure. Mind(англ. Machine learning) подраздел искусственного интеллекта (ИИ), изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться.

Машинное обучение Максим Каськов Pure. Mind Машинное обучение Максим Каськов Pure. Mind

Машинное обучение Обучающийся алгоритм. Примеры данных с закономерностями Модель закономерности Поиск закономерностей в новыхМашинное обучение Обучающийся алгоритм. Примеры данных с закономерностями Модель закономерности Поиск закономерностей в новых данных Максим Каськов Pure. Mind

Простой пример “ Картина мира” через известные нам данные Максим Каськов Pure. Mind Простой пример “ Картина мира” через известные нам данные Максим Каськов Pure. Mind

Простой пример Синий или красный новый объект? Максим Каськов Pure. Mind Простой пример Синий или красный новый объект? Максим Каськов Pure. Mind

Простой пример Максим Каськов Pure. Mind Простой пример Максим Каськов Pure. Mind

Простой пример Максим Каськов Pure. Mind Простой пример Максим Каськов Pure. Mind

Простой пример Максим Каськов Pure. Mind. Шум или выброс? Простой пример Максим Каськов Pure. Mind. Шум или выброс?

Простой пример Максим Каськов Pure. Mind. Ошибка? Простой пример Максим Каськов Pure. Mind. Ошибка?

Машинное обучение Максим Каськов Pure. Mind. F : X - Y Трен. Тест. ПризнакиМашинное обучение Максим Каськов Pure. Mind. F : X -> Y Трен. Тест. Признаки (Х) Целевая переменная (Y) Рост IQ Пиво в день Пол Ср. бал в школе Ср. бал в универ. Курит? 170 128 0 М 4. 7 4. 4 Нет 195 90 40 М 3. 3 3. 1 Да 160 111 2 Ж 4. 0 3. 9 Нет 183 143 0 М 4. 8 4. 7 Да 158 118 25 Ж 3. 7 3. 5 Да 178 132 10 М 4. 4 ? ? 170 120 4 Ж 3. 9 ? ? 165 100 20 М 3. 5 ? ?

Признаки (Х) Целевая переменная (Y) Рост IQ Пиво в день Пол Ср. бал вПризнаки (Х) Целевая переменная (Y) Рост IQ Пиво в день Пол Ср. бал в школе Ср. бал в универ. Курит? 170 128 0 М 4. 7 4. 4 Нет 195 90 40 М 3. 3 3. 1 Да 160 111 2 Ж 4. 0 3. 9 Нет 183 143 0 М 4. 8 4. 7 Да 158 118 25 Ж 3. 7 3. 5 Да 178 132 10 М 4. 4 ? ? 170 120 4 Ж 3. 9 ? ? 165 100 20 М 3. 5 ? ? Машинное обучение Максим Каськов Pure. Mind. F : X -> Y Трен. Тест. Объекты

Машинное обучение Максим Каськов Pure. Mind. Признаки (Х) Целевая переменная (Y) Рост IQ ПивоМашинное обучение Максим Каськов Pure. Mind. Признаки (Х) Целевая переменная (Y) Рост IQ Пиво в день Пол Ср. бал в школе Ср. бал в универ. Курит? 170 128 0 М 4. 7 4. 4 Нет 195 90 40 М 3. 3 3. 1 Да 160 111 2 Ж 4. 0 3. 9 Нет 183 143 0 М 4. 8 4. 7 Да 158 118 25 Ж 3. 7 3. 5 Да 178 132 10 М 4. 4 ? ? 170 120 4 Ж 3. 9 ? ? 165 100 20 М 3. 5 ? ? F : X -> Y Трен. Тест. Объекты Метки

Машинное обучение Максим Каськов Pure. Mind. Признаки (Х) Целевая переменная (Y) Рост IQ ПивоМашинное обучение Максим Каськов Pure. Mind. Признаки (Х) Целевая переменная (Y) Рост IQ Пиво в день Пол Ср. бал в школе Ср. бал в универ. Курит? 170 128 0 М 4. 7 4. 4 Нет 195 90 40 М 3. 3 3. 1 Да 160 111 2 Ж 4. 0 3. 9 Нет 183 143 0 М 4. 8 4. 7 Да 158 118 25 Ж 3. 7 3. 5 Да 178 132 10 М 4. 4 ? ? 170 120 4 Ж 3. 9 ? ? 165 100 20 М 3. 5 ? ? F : X -> Y Трен. Тест. Объекты Регрессия Классификация

Как решаем? Максим Каськов Pure. Mind. Окончательная модель Как решаем? Максим Каськов Pure. Mind. Окончательная модель

Пример из жизни Максим Каськов Pure. Mind. Алгоритм машинного обучения. Электронная почта Спам НеПример из жизни Максим Каськов Pure. Mind. Алгоритм машинного обучения. Электронная почта Спам Не спам

Что еще может ML?  • Классифицировать • Давать вещественный ответ (регрессия) • ПрогнозироватьЧто еще может ML? • Классифицировать • Давать вещественный ответ (регрессия) • Прогнозировать • Ранжировать • Фильтровать выбросы • Находить наиболее значимые показатели • Давать рекомендации Максим Каськов Pure. Mindи многое другое

Пример из жизни Прогнозирование состояния дорожного полотна на 6 и 24 часа Максим КаськовПример из жизни Прогнозирование состояния дорожного полотна на 6 и 24 часа Максим Каськов Pure. Mind. Предобработка данных. Текущая погода с погодных станций Модель. Прогнозы погоды по интересующим координатам. Координаты интересующих дорог Предсказание состояния Сухое Влажное Лед Снег

Пример из жизни Прогнозирование состояния дорожного полотна на 6 и 24 часа Максим КаськовПример из жизни Прогнозирование состояния дорожного полотна на 6 и 24 часа Максим Каськов Pure. Mind. Предобработка данных. Текущая погода с погодных станций Модель. Прогнозы погоды по интересующим координатам. Координаты интересующих дорог Предсказание состояния Предобработка данных. Фактическое состояние Сухое Влажное Лед Снег Обучение нескольких моделей Тестирование и сравнение моделей

Пример из жизни Максим Каськов Pure. Mind. Погодные наблюдения 1930 – текущее время ~Пример из жизни Максим Каськов Pure. Mind. Погодные наблюдения 1930 – текущее время ~ 800 станций в РФ измерение каждый 3 ч. MAE: 1. 8 °

Пример из жизни Прогнозирование поломок оборудования и возникновения внештатных ситуаций Максим Каськов Pure. MindПример из жизни Прогнозирование поломок оборудования и возникновения внештатных ситуаций Максим Каськов Pure. Mind

Пример из жизни Прогнозирование поломок оборудования и возникновения внештатных ситуаций Максим Каськов Pure. Mind.Пример из жизни Прогнозирование поломок оборудования и возникновения внештатных ситуаций Максим Каськов Pure. Mind. Предобработка Формирование входного вида данных Оценка алгоритмом критериев состояний Прогноз. Сигналы в реальном времени Вектор, массив, временной ряд, bitmap. Очистка сигналов, синхронизация, формирование доп. параметров и др.

А если данные не структурированы? Максим Каськов Pure. Mind А если данные не структурированы? Максим Каськов Pure. Mind

Что такое глубокое обучение? (англ. Deep learning) набор алгоритмов машинного обучения, основанных на изученииЧто такое глубокое обучение? (англ. Deep learning) набор алгоритмов машинного обучения, основанных на изучении множества уровней представления. Множество уровней представления означают множество уровней абстракции. Максим Каськов Pure. Mind

Нейронные сети (англ. Neural network) математическая модель, построенная по принципу организации биологических нейронных сетейНейронные сети (англ. Neural network) математическая модель, построенная по принципу организации биологических нейронных сетей живых организмов. Максим Каськов Pure. Mind

Нейронные сети Alex. Net Максим Каськов Pure. Mind Нейронные сети Alex. Net Максим Каськов Pure. Mind

Пример из жизни Максим Каськов Pure. Mind. Формирование конкурсной документации Задачи • Возможность накапливатьПример из жизни Максим Каськов Pure. Mind. Формирование конкурсной документации Задачи • Возможность накапливать опыт специалистов и переиспользовать его • Автоматизация подготовки и проверки документов • Сокращение времени на подготовку документа

Пример из жизни Максим Каськов Pure. Mind. Формирование конкурсной документации Пример Стул цвет красныйПример из жизни Максим Каськов Pure. Mind. Формирование конкурсной документации Пример Стул цвет красный или синий → … Стул высота 400 – 500 мм → … Стул материал ДПС, дерево, фанера → …Стол должен быть изготовлен из дерева или фанеры, высотой от 60 см до 80 см, покрашен краской зеленого или синего цвета

Пример из жизни Максим Каськов Pure. Mind. Формирование конкурсной документации Пример Стул цвет красныйПример из жизни Максим Каськов Pure. Mind. Формирование конкурсной документации Пример Стул цвет красный или синий → Стул цвет красный Стул высота 400 – 500 мм → … Стул материал ДПС, дерево, фанера → …Стол должен быть изготовлен из дерева или фанеры, высотой от 60 см до 80 см, покрашен краской зеленого или синего цвета

Пример из жизни Максим Каськов Pure. Mind. Алгоритм Sequence-to-sequence Стул  цвет красный Пример из жизни Максим Каськов Pure. Mind. Алгоритм Sequence-to-sequence Стул цвет красный … Стул цвет красный

Пример из жизни Максим Каськов Pure. Mind. Формирование документации Возможности • Обработка строк •Пример из жизни Максим Каськов Pure. Mind. Формирование документации Возможности • Обработка строк • Генерация строк • Выделение из текста значимых частей • Исправление ошибок (в т. ч. смысловых) • Выходной контроль

Пример из жизни Максим Каськов Pure. Mind. Формирование документации Проблемы • Генерация строк требуетПример из жизни Максим Каськов Pure. Mind. Формирование документации Проблемы • Генерация строк требует обучающей базы >1 млн. записей • Помнит и хранит контекст до 100 слов Достижения • Разбиение текста на значимые единицы • Выходной контроль

Пример из жизни Максим Каськов Pure. Mind. Формирование конкурсной документации Пример Стул цвет красныйПример из жизни Максим Каськов Pure. Mind. Формирование конкурсной документации Пример Стул цвет красный или синий → Стул цвет красный Стул высота 400 – 500 мм → Стул высота 0, 5 м Стул материал ДПС , дерево , фанера → Стул материал дерево → Стол изготовлен из дерева , высотой 0, 8 м , покрашен краской зеленого цвета Стол должен быть изготовлен из дерева или фанеры , высотой от 60 см до 80 см , покрашен краской зеленого или синего цвета

Пример из жизни Сегментация космических снимков Максим Каськов Pure. Mind Пример из жизни Сегментация космических снимков Максим Каськов Pure. Mind

Пример из жизни Сегментация космических снимков Максим Каськов Pure. Mind. Космические снимки • ортогональныеПример из жизни Сегментация космических снимков Максим Каськов Pure. Mind. Космические снимки • ортогональные 4 х-канальные (RBG+NIR) • с разрешением 0, 5 -1 м на пиксель Обрабатываемые типы объектов: • дороги • постройки • деревья (лес) • травяное(растительное) покрытие • земля (пашня) • вода • железные дороги

Пример из жизни Сегментация космических снимков Максим Каськов Pure. Mind Пример из жизни Сегментация космических снимков Максим Каськов Pure. Mind

Умный холодильник Smart. Ki Максим Каськов Pure. Mind*самостоятельно распознает продукты Умный холодильник Smart. Ki Максим Каськов Pure. Mind*самостоятельно распознает продукты

Какие задачи решает глубокое обучение? Компьютерное зрение (computer vision) Распознавание речи (speech recognition) ОбработкаКакие задачи решает глубокое обучение? Компьютерное зрение (computer vision) Распознавание речи (speech recognition) Обработка естественных языков (natural language processing — NLP) Медицинская диагностика и Биоинформатика Финансовые приложения Обработка текстов и документов Защита данных и выявление мошенничества Персональная безопасность Рекомендации и персонализированный маркетинг Интеллектуальные автомобили и роботы Техническая диагностика Информационный поиск Интеллектуальные игры Максим Каськов Pure. Mind

Спасибо за внимание! Максим Каськов  m. kaskov@puremind. tech  +7(917)1272092  max 8Спасибо за внимание! Максим Каськов m. [email protected] tech +7(917)1272092 max 8 mk http: //Pure. Mind. tech