desmistificandoo usode machine learning aplicadaa negócios · •estacionamento inteligente...
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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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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
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
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
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