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● Kmeanie - K-Means Clustering 
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● Alike - https://github.c...
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Irei apresentar uma novo paradigma no desenvolvimento de aplicações web, utilizando-se de modelos de aprendizagem de máquina para extração de padrões segundo as preferências do usuário, tornando as aplicações web mais intuitivas e inteligentes.

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  1. 1. Mac Web Machhiinnee LLeeaarrnniinngg Aplicações Inteligentes utilizando técnicas de aprendizagem de máquina. JJooããoo GGaabbrriieell LLiimmaa www.jgabriellima.com
  2. 2. About me Engenheiro da Computação Especialista em Business Inteligence Mestrando em Computação Aplicada – PPGEE/UFPa [BigData – Machine Learning – Cloud/Stream Computing] Laboratório de Inteligência Computacional - UFPa Arquiteto de Soluções – Indra Company
  3. 3. Machine Learning
  4. 4. “Aprendizagem é uma propriedade essencialmente humana”
  5. 5. O que é? Área de IA cujo objetivo é o desenvolvimento de técnicas computacionais capazes de adquirir conhecimento de forma automática Pograma de computador que toma decisões baseado em experiências acumuladas através da solução bem sucedida de problemas anteriores
  6. 6. Hierarquia do Aprendizado IInndduuççããoo: Forma de inferência lógica que permite obter conclusões genéricas sobre um conjunto particular de exemplos. Ex.: Arquimedes, Kepler, Darwin – SSuuppeerrvviissiioonnaaddoo: ● Fornecemos a “resposta correta” durante o treinamento. ● Classes são conhecidas a priori ● Ajustamos os pesos em função das respostas corretas que conhecemos – NNããoo--SSuuppeerrvviissiioonnaaddoo: ● Classes não são conhecidas ● Algoritmo deve definir quais são as classes em função de um ● determinado critério ● Descoberta de Conhecimento
  7. 7. Paradigmas Simbólico: Aprender construindo representações. Ex.: Expressão lógica, Árvores de Decisão, Rede semântica. Estatístico: Utilização de modelos estatísticos para encontrar aproximações. Ex.: Modelo bayesiano Baseado em Exemplos: Classificação de novas amostras baseado-se em exemplos já conhecidos Conexionista: Construções matemáticas simplificadas inspiradas no modelo biológico do sistema nervoso Genético: Derivado do modelo evolucionário de aprendizado
  8. 8. Wall-mart – Ao procurar eventuais relações entre o volume de vendas e os dias da semana: ● Apontou que, às sextas-feiras, as vendas de cervejas cresciam na mesma proporção que as de fraldas... ● Crianças bebendo cerveja? ● Ao comprar fraldas para seus bebês, os pais aproveitavam para abastecer as reservas de cerveja para o final de semana
  9. 9. Vestibular PUC-RJ ● Se o candidato é do sexo feminino, trabalha e teve aprovação com boas notas no vestibular, então não efetivava a matrícula – Uma mulher em idade de vestibular, se trabalha é porque precisa, e neste caso deve ter feito inscrição para ingressar na universidade pública gratuita. – Se teve boas notas provavelmente foi aprovada na universidade pública onde efetivará matrícula. – Salvo exceções...
  10. 10. Técnicas de ML
  11. 11. Algumas Técnicas... ● Classificadores Bayesianos ● Algoritmos Bio-Inspirados (Genético, Sistemas Imunológicos Artificiais, PSO, etc...) ● RReeddeess NNeeuurraaiiss AArrttiiffiicciiaaiiss ● Modelos de Regressão ● Árvores de Decisão ● Regras de Associação
  12. 12. Web Machine Learning
  13. 13. Alguns exemplos... Image "Painting" Denoising Autoencoder demo Classification Algorithms Color Clustering
  14. 14. Reconhecimento de Padrões Redes Neurais Artificiais exemplo: Usabilidade e Contraste de cores
  15. 15. Indo além...
  16. 16. Alguns projetos para WebML ● Kmeanie - K-Means Clustering https://github.com/GMTurbo/kmeanie ● Alike - https://github.com/axiomzen/Alike ● Intelligence - https://github.com/Sherlock92/intelligence ● Brain - https://github.com/harthur/brain ● Mallard - https://github.com/tophatsteve/mallard ● Clustering.js - https://github.com/emilbayes/clustering.js ● Limdu - https://github.com/erelsgl/limdu ● BBN - https://github.com/eBay/bayesian-belief-networks ● HNBayes - https://github.com/rogerbraun/HNBayes ● ML - https://github.com/junku901/machine_learning ● Natural - https://github.com/NaturalNode/natural ● Classfier - https://github.com/harthur/classifier ● ClusterFCK - https://github.com/harthur/clusterfck ● ConvNetJS - http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/
  17. 17. Dúvidas ?
  18. 18. Add me http://br.linkedin.com/pub/joão-gabriel-lima/56/18a/450/ https://github.com/jgabriellima
  19. 19. Mac Web Machhiinnee LLeeaarrnniinngg Aplicações Inteligentes utilizando técnicas de aprendizagem de máquina. JJooããoo GGaabbrriieell LLiimmaa www.jgabriellima.com

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