Developer Week 2015: Azure Machine Learning
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Machine Learning oder Data Science sind in einer Zeit, in der die Menge an Daten stetig zunimmt, wertvolle Hilfsmittel. Dementsprechend gehören Data Scientists derzeit zu den begehrtesten Experten in der IT-Branche. Die Einsatzbereiche sind vielfältig und reichen von der Vorhersage von Fußballergebnissen über persönliche Kaufempfehlungen in Online-Shops bis zum Ergreifen präventiver Wartungsmaßnahmen in der industriellen Produktion. In diesem Vortrag werden wir Microsoft Azure Machine Learning vorstellen - ein Dienst von Microsoft Azure, mit dem Entwickler Predictive Analytics-Modelle anhand von Machine Learning-Algorithmen bauen und als Cloud Service veröffentlichen können. Dabei gehen wir einen End-to-End Workflow durch, mit dem wir die Überlebenschancen auf der Titanic berechnen können: wir entnehmen existierende Daten, erstellen darauf basiert verschiedene Modelle, die gleich in Anwendungen eingebaut werden können.
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- 16. ℎ X = y Eingabe- Matrix/Tabelle Vorhergesagte(r) Ausgabe-Vektor/Spalte Hypothese
- 17. Aussicht Temperatur Windig Klasse Sonnig Niedrig Ja Spielen Sonnig Hoch Ja Nicht Spielen Sonnig Hoch Nein Nicht Spielen Bewölkt Niedrig Ja Spielen Bewölkt Hoch Nein Spielen Bewölkt Niedrig Nein Spielen Regnerisch Niedrig Ja Nicht Spielen Regnerisch Niedrig Nein Spielen Sonnig Niedrig Nein ? 𝑓 x = 𝑦 Features / Eingabe: (Aussicht, Temperatur, Windig) z.B. x = sonnig, niedrig, ja Spielen / Nicht spielen
- 18. Aussicht Temperatur Windig Klasse Sonnig Sehr Niedrig Ja Spielen Sonnig Hoch Ja Nicht Spielen Sonnig Hoch Jein Nicht Spielen Bewölkt ? Ja Einer spielt Schäfchen- wolken Hoch Nein Spielen Bewölkt Niedrig Nein Spielen Regnerisch ? Ja Nicht Spielen Regnerisch Niedrig Nein Spielen Sonnig Niedrig Nein ?
- 19. Aussicht Temperatur Windig Klasse Sonnig Niedrig Ja Spielen Sonnig Hoch Ja Nicht Spielen Sonnig Hoch Nein Nicht Spielen Bewölkt Niedrig Ja Spielen Bewölkt Hoch Nein Spielen Bewölkt Niedrig Nein Spielen Regnerisch Niedrig Ja Nicht Spielen Regnerisch Niedrig Nein Spielen Sonnig Niedrig Nein ? 𝑓 x = 𝑦 Features / Eingabe: (Aussicht, Temperatur, Windig) z.B. x = sonnig, niedrig, ja Spielen / Nicht spielen
- 20. Aussicht Temperatur Windig Klasse Sonnig Niedrig Ja Spielen Sonnig Hoch Ja Nicht Spielen Sonnig Hoch Nein Nicht Spielen Bewölkt Niedrig Ja Spielen Bewölkt Hoch Nein Spielen Bewölkt Niedrig Nein Spielen Regnerisch Niedrig Ja Nicht Spielen Regnerisch Niedrig Nein Spielen Sonnig Niedrig Nein ? [[ 1.000000], [ -1.000000], [ -1.000000], [ 1.000000], [ 1.000000], [ 1.000000], [ -1.000000], [ 1.000000]]
- 21. Aussicht Temperatur Windig Klasse Sonnig Niedrig Ja Spielen Sonnig Hoch Ja Nicht Spielen Sonnig Hoch Nein Nicht Spielen Bewölkt Niedrig Ja Spielen Bewölkt Hoch Nein Spielen Bewölkt Niedrig Nein Spielen Regnerisch Niedrig Ja Nicht Spielen Regnerisch Niedrig Nein Spielen Sonnig Niedrig Nein ? [[ 1.000000, 0.000000, 1.000000], [ 1.000000, 1.000000, 1.000000], [ 1.000000, 1.000000, -1.000000], [ 2.000000, 0.000000, 1.000000], [ 2.000000, 1.000000, -1.000000], [ 2.000000, 0.000000, -1.000000], [ 3.000000, 0.000000, 1.000000], [ 3.000000, 0.000000, -1.000000]]
- 22. Aussicht Temperatur WindigJa Bewölkt Sonnig Niedrig Ja Regnerisch Hoch Nein Nein Ja Ja Nein Aussicht Temperatur Windig Klasse Sonnig Niedrig Ja Spielen Sonnig Hoch Ja Nicht Spielen Sonnig Hoch Nein Nicht Spielen Bewölkt Niedrig Ja Spielen Bewölkt Hoch Nein Spielen Bewölkt Niedrig Nein Spielen Regnerisch Niedrig Ja Nicht Spielen Regnerisch Niedrig Nein Spielen Sonnig Niedrig Nein ?
- 23. Aussicht Temperatur Windig Klasse Sonnig Niedrig Nein ? Aussicht Temperatur WindigJa Bewölkt Sonnig Niedrig Ja Regnerisch Hoch Nein Nein Ja Ja Nein
- 24. Aussicht Temperatur WindigJa Bewölkt Sonnig Niedrig Ja Regnerisch Hoch Nein Nein Ja Ja NeinSpielen! Aussicht Temperatur Windig Klasse Sonnig Niedrig Nein ?
- 26. Wahrheit Positiv Negativ Vorhersage Positiv Richtig positiv (True positive) Falsch positiv (false positive) 𝑅𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑛𝑧, 𝐺𝑒𝑛𝑎𝑢𝑖𝑔𝑘𝑒𝑖𝑡 = 𝑡𝑝 𝑡𝑝 + 𝑓𝑝 Negativ Falsch negativ (false negative) Richtig negativ (true negative) 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡ä𝑡 = 𝑡𝑝 𝑡𝑝 + 𝑓𝑛 𝐾𝑜𝑟𝑟𝑒𝑘𝑡𝑘𝑙𝑎𝑠𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠𝑟𝑎𝑡𝑒 = 𝑡𝑝 + 𝑡𝑛 𝑡𝑝 + 𝑡𝑛 + 𝑓𝑝 + 𝑓𝑛
- 27. Wahrheit Patient ist krank. Patient ist gesund. Vorhersage Testpositiv Test hat den Patienten korrekterweise als krank diagnostiziert. Test hat den Patienten fälschlicherweise als krank eingestuft. 𝑅𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑛𝑧, 𝐺𝑒𝑛𝑎𝑢𝑖𝑔𝑘𝑒𝑖𝑡 = 𝑡𝑝 𝑡𝑝 + 𝑓𝑝 Testnegativ Test hat den Patienten fälschlicherweise als gesund eingestuft. Test hat den Patienten als gesund angezeigt. 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡ä𝑡 = 𝑡𝑝 𝑡𝑝 + 𝑓𝑛 𝐾𝑜𝑟𝑟𝑒𝑘𝑡𝑘𝑙𝑎𝑠𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠𝑟𝑎𝑡𝑒 = 𝑡𝑝 + 𝑡𝑛 𝑡𝑝 + 𝑡𝑛 + 𝑓𝑝 + 𝑓𝑛
- 29. Azure Machine Learning Machine Learning für alle Unternehmen, Data Scientists, Entwickler, Analysten und Nutzer überall auf der Welt zugänglich Machen.
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- 35. In limited preview SELECT text, sentiment(text) FROM myStream http://aka.ms/stream-ml
- 39. aka.ms/azurenow Machine Learning Serie http://aka.ms/MLserie http://aka.ms/AzureML-Ueberblick Machine Learning Video-Serie (MVA) http://aka.ms/AzureML-MVA Machine Learning Studio http://studio.azureml.net Kostenloses E-Book http://aka.ms/MLbook oliviaklose.com aka.ms/MLblog @oliviaklose
- 40. © 2015 Microsoft Corporation. All rights reserved. Microsoft, Windows, and other product names are or may be registered trademarks in the U.S. and/or other countries. Olivia Klose Technical Evangelist Microsoft Deutschland GmbH E-Mail: olivia.klose@microsoft.com Blog: oliviaklose.com Twitter: @oliviaklose