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Introducción a Aprendizaje de Maquina

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Conceptos basicos de aprendizaje de maquina, asi como sus aplicaciones e implementaciones en Java, presentación realizada en el Oracle Develooper Tour 2016.

Veröffentlicht in: Software
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Introducción a Aprendizaje de Maquina

  1. 1. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Nabenik 22 de noviembre de 2016
  2. 2. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin V´ıctor Orozco • Developer -JVM, JS- • Ex OAS-GCUB • Dukes Choice Award 2016 -GuateJUG- • CTO/Founder -Nabenik- • Profesor universitario -Universidad Rafael Landivar- • @tuxtor • The J*
  3. 3. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Inteligencia Artificial
  4. 4. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Inteligencia Artificial
  5. 5. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Inteligencia Artificial • Entender y construir entidades inteligentes. • Primeros pasos en rob´otica • Programas que puedan/sepan reaccionar ante incertezas (CS)
  6. 6. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Ramas cl´asicas IA Procesamiento de lenguajes Aprendizaje de maquina y mineria de datos Visi´on por computador Planeamiento Representaci´on del cono- cimiento Razonamiento y toma de decisiones Strong AI Rob´otica
  7. 7. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Ramas cl´asicas IA Procesamiento de lenguajes Aprendizaje de maquina y mineria de datos Visi´on por computador Planeamiento Representaci´on del cono- cimiento Razonamiento y toma de decisiones Strong AI Rob´otica
  8. 8. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin ¿Porqu´e?
  9. 9. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Motivaci´on
  10. 10. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Motivaci´on
  11. 11. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Motivaci´on
  12. 12. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Motivaci´on
  13. 13. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Motivaci´on
  14. 14. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Mejores predicciones
  15. 15. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Inferencia
  16. 16. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Inferencia • Estad´ıstica inferencial (Excel, BI) • Regresi´on de datos • Redes bayesianas • Aprendizaje de maquina (Sistemas de recomendaci´on, chatbots) • Perceptrones • Redes neurales • Clustering • KNN • SNA
  17. 17. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Mejores predicciones • Venta (Chatbots, sistemas de recomendaci´on) • Fidelizaci´on (Software consciente de contexto, an´alisis de redes sociales) • Producci´on (Redes neurales, redes bayesianas) • An´alisis (Map-Reduce (aka Big Data))
  18. 18. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Netflix
  19. 19. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Inferencia (retos) • Problema • Modelo • Implementaci´on
  20. 20. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin 1-2-3 Machine Learning 1 Normalizar los datos 2 Crear el modelo 3 Entrenar el modelo 4 Comprobar su funcionamiento
  21. 21. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Que • Probabilidad • Estructura • Conceptos ocultos (Hidden concepts)
  22. 22. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Donde • Supervised learning (objetivo) • Unsupervised learning (conceptos ocultos) • Reinforcement learning (feedback)
  23. 23. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Porque/Para que • Predicciones • Diagnostico • Sumarizaciones
  24. 24. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Como • Pasivo (Observador) • Activo • Offline • Online
  25. 25. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Salida • Clasificaci´on (Binario) • Regresi´on (Continuo)
  26. 26. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Detalles • Generativo (Generalizaciones) • Discriminativo (Distinguir)
  27. 27. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Navaja de Occam
  28. 28. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Navaja de Occam ”Pluralitas non est ponenda sine necessitate” ”Plurality is not to be posited without necessity”
  29. 29. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Navaja de Occam (Espa˜nol) Cuando se tienen dos teorias que obtenen las mismas predicciones, generalmente la m´as simple es la mejor
  30. 30. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Bibliotecas Principales • DeepLearning4J https://deeplearning4j.org/ • BID Data Project http://bid2.berkeley.edu/bid-data-project/ • Neuroph http://neuroph.sourceforge.net/index.html • Smile http://haifengl.github.io/smile/ Complementarias • Commons Math http://commons.apache.org/proper/commons-math/ • Eclipse Collections https://www.eclipse.org/collections/
  31. 31. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Paas • AmazonML https://aws.amazon.com/machine-learning/ • Bluemix - Watson https: //www.ibm.com/cloud-computing/bluemix/watson • Oracle Advanced Analytics https://www.oracle.com/ database/advanced-analytics/index.html
  32. 32. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Demo 1 Mamiferos 2 Aves 3 Sangre fria 4 Pez 5 Anfibios 6 Insectos 7 Maritimo
  33. 33. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Demo 1 Cabello 2 Plumas 3 Huevos 4 Leche 5 Volador 6 Acuatico 7 Depredador 8 Dientes 9 Columna vertebral 10 Respira 11 Venenoso 12 Aletas 13 Cantidad piernas 14 Cola 15 Domestico 16 ”Tama˜no gato”
  34. 34. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin JRiskSimulator • Problema: Mejorar las recomendaciones en ISO 27001 • Modelo: Clasificaci´on inmediata mediante an´alisis de redes sociales • Implementaci´on: JGraph + JUNG + Commons Math + Java FX
  35. 35. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin JRiskSimulator
  36. 36. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Medmigo • Problema: Adaptar la recomendaci´on de un profesional de acuerdo a las recomendaciones de mis amigos • Modelo: Clasificaci´on inmediata mediante perceptrones + An´alisis de redes sociales • Implementaci´on: Neuroph + Commons Math + Lucene Search + Java EE
  37. 37. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Medmigo
  38. 38. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin SGB - Bible Generation • Problema: Indexar n cantidad de biblias en un metabuscador que soporte ”palabras parecidas” • Modelo: Binary tree + Tokenization + Levenshtein distance + Lazy data fetch • Implementaci´on: Lucene Search + Java EE
  39. 39. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin SGB - Bible Generation
  40. 40. Getting started with Machine Learning V´ıctor Orozco Introducci´on Inteligencia Artificial Motivaci´on Aprendizaje Modelo Implementaci´on Demo Experiencias previas Fin Gracias • me@vorozco.com • http://vorozco.com • http://github.com/tuxtor/slides This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Guatemala License.

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