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Desmistificando o uso de Machine Learning aplicada a negócios Antonio Moreira de Oliveira & Antonio Carlos Navarro IBM Cloud / CLOUDCOG / October 2018 / © 2018 IBM Corporation

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Page 1: Desmistificandoo usode Machine Learning aplicadaa negócios · •Estacionamento inteligente •Segurança §Serviços personalizados §VitrinesInteligentes/ Mapade Calordo Consumidor

Desmistificando o uso de Machine Learning aplicada a negócios—Antonio Moreira de Oliveira &Antonio Carlos Navarro

IBM Cloud / CLOUDCOG / October 2018 / © 2018 IBM Corporation

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Antonio C NavarroHPC HPDA Client TechnicalSpecialist

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Antonio Moreira NetoPower Systems Client Technical Specialist

Sobre os apresentadores

linkedin.com/in/antonio-navarro-5879b736 linkedin.com/in/antonio-moreira-de-oliveira-neto-1205842

Page 3: Desmistificandoo usode Machine Learning aplicadaa negócios · •Estacionamento inteligente •Segurança §Serviços personalizados §VitrinesInteligentes/ Mapade Calordo Consumidor

O uso de técnicas de ML e DL já é uma

realidade e está por toda parte!

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AI MOMENTUMHoje1 Em 20202 Em 20204Em 20203

3000 85%Startups de

IAde todas as interaçõesde serviço ao cliente

serão alimentadas porbot’s

gastos em tecnologias

de IA

das empresas dedicarão profissionais

para monitorar e orientar redes neurais

$47B 20%

1Nvidia2,4 Gartner

3 IDCIBM Power com GPUS NVIDIA trazem toda a performance necessária para um mundo cognitivo!Tire proveito dos principais frameworks e aplicações para AI com a parceria IBM e NVIDIA!

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A cada dia a quantidade de dados gerados e armazenados cresce exponencialmente

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Ter dados nem sempresignifica ter a informação

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Neste cenário, destacarão-se as empresas que conseguirem capturar, processar e utilizar dados para a tomada de decisão, encontrando respostas que permitam criar mecanismos mais inteligentes!

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Como cruzar o abismoentre dados e informação

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“A escada ao IA”Machine Learning

Analytics

Dados

AI

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A definição de IA e Cogntive

Cognitive

Deep LearningMachine Learning

Inteligência Artificial

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O que é Machine Learning?

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De forma bem simplista, aprendizado de máquina é sobre a construção e estudo de sistemas que podem aprender com dados. Isso é muito diferente do que programação tradicional de computadores.

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Quando existirem padrões em nossosdados, mesmo que não identificamosquais e onde se encontram

Número grande de váriaveis que interfiram no resultado a ser obtido

Quando não conseguimos identificar umafunção matemática facilmente que ajudea analisar minha informação

Detecção de objetos e classificação de imagens

Quando considerar o uso de ML / DL?

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© 2017 IBM Corporation

Welcome to the Waitless World

Clima diverso

Distorção

Imagens postadas no ImageNet ouCOCO

Caso Ideal

Objetos extramemnte pequenos

Caso Real

Iluminação

Desafios técnicos para computação visual

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Visão do Machine LearningA utilização de técnicas de Machine Learning requeremum conhecimento profundo em estatística e uso de algorithimos matemáticos, conhecimento nem sempresimples de se encontrar ouformar.

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Carência de Talentos

~100Cientistas de Dados

Tempo de criação de um modelo

Meses

Demora nos resultados

Modelo escalável

Escalabilidade

”Apenas em USA existe umacarência de 190,000 pessoas com conhecimento analítico de dados”

Os desafios para se adotar IA

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Identificar técnicasadequadas de ML, criar-se o modelo de análise, treinamentoe aferição, etc

Conhecer o problemaque se busca resolver a partir de dados

Obtendo e formatando os dados necessários para as análises

Foco em criar um Centro de Excelência em IA

Trazendo o uso de Machine Learning até a empresa

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Imagine analisar a carteira de clientes de um determinado negócio:- Quem são os clientes mais lucrativos para meu negócio?

- Existe algo em comum que associe estes clientes a sua capacidade de nos gerar lucro?

- Será que algum novo cliente em particular será lucrativo? Quanto rendimento eu devo esperar que este cliente gere?

- E sobre os clientes que dão prejuízo? Qual a capacidade que tenho de suportar o prejuízo baseado na lucratividade? Que informações relativa posso obter também analisando prejuízo?

Exemplo de entendiment

o do problema

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Dos cientistas de dados terão acesso

a ferramentas de Deep Learning em

201880%

"AI initiatives require more than just data and algorithms to be successful, they need a blend of skills,

infrastructure and business buy-in."

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CLOUD On Premise / Cloud

Machine Learning Deep Learning

Deep Learning Machine Learning

Soluções Cognitivas

Posicionamento da IBM como provedora de soluçõesCognitivas

WATSON (*)

Spark ML Hortonworks PowerAI

Image TaggingFacial Recog

Watson MLHadoop / Spark

WATSON DATA Platform

(*): Watson is a extremely rich offering, based on many products, using so many different technologies from AI (jeopardy), or acquisition, or even rebranding

PowerAIAI VisionDSX

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Análises mais sofisticadas requeremo uso de GPUs e aceleradores

Relatório Simples Analise padrão Analise Tempo Real Machine Learning Deep Learning

Liste os clientes nosúltimos 3 anos

Qual é a taxa de inadimplência para clientes com uma certa idade, por região? Por renda?

Qual é o perfil de risco deste cliente até e incluindo as transações que ele fez 10 segundos atrás.

Dada a localização, o histórico de compras, o histórico demográfico, a história passada, as compras anteriores, qual é a probabilidade de este cliente usar padrões de compra

Deduzir de sinais não especificados em uma ampla gama de conjuntos de dados a probabilidade de que cliente será padrão.

Maiores Benefícios com GPU

Source: kineticaIBM Cloud / CLOUDCOG / October 2018 / © 2018 IBM Corporation

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PowerAI: Eliminando a Baixa Escalabilidade e acelerando entrada em produção!

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USE CASES

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O que as empresas estão fazendo com ML / DLAUMENTAR A EFICIÊNCIA / REDUZIR

CUSTOS

• Inspeção de qualidade por imagem no recebimento / saída

• Inspeções de Segurança• Análises de Fraudes• Biometria Digital / por Imagem / por Voz • Redução do Churn• Análise de imagens por Drones• Automação de Processos Repetitivos• Pesquisas em grandes volumes de dados (legal,

tributária), traduções, etc• ...

• Visão 360º do cliente ou de um segmento (consumo, clima, geografia, mídias sociais, etc)

• Comunicação e serviços de atendimento / suporte• Compra Guiada e personalizada• Estacionamento inteligente• Segurança§ Serviços personalizados§ Vitrines Inteligentes / Mapa de Calor do Consumidor§ Educação Assistida§ …

MELHORAR EXPERIÊNCIA DOS CLIENTES

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Caixa Geral de Depósitos France acelera decisões de empréstimos com o usode aplicação em cloud hibrida que se utiliza de tecnologias de machine learning.

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H2O.ai automatiza o

uso de ML emPOWER9

Sri AmbatiCEO and Co-Founder

H2O.ai

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• Driverless AI no IBM POWER9 combinou 10 anos de conhecimento

• 6% maior acuracidade (de 0.89 para 0.947) na detecção de atividades fraudulentas

• 6X mais rápido com o H2O4GPU Driverless AI

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Desmistificando o uso de Machine Learning aplicada a negócios—Antonio Moreira de Oliveira &Antonio Carlos Navarro