Palestra realizada na Microsoft sobre ferramenta de Machine Learning.

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Sobre Nós
“Uma nova atitude em TI”
Operações Críticas Operações PortuáriasE-commerce e Varejo InovaçãoTurismo

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Nossa História
Nosso compromisso, seriedade e qualidade nos serviços
nos aproximam de empresas criteriosas e exigentes na seleção de seus fornecedores.
Nossa vocação técnica nos une a pessoas sérias, comprometidas, especialistas e certificadas.
“Em 2015 completamos 07 anos com uma
enorme vontade de mais conquistas”

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Nossa Estrutura
Rua Bela Cintra, 746 e 756
5º, 13º e 14º andares
Jardins
São Paulo - SP - Brasil
+55 11 3158-1049
contato@fcamara.com.br
FCamara Matriz
Praça da República, 87
Cj.104 e 101 - 10º andar
Santos - SP - Brasil
+55 13 3216-1572
filial.santos@fcamara.com.br
Filial Santos
Rua do Comércio, 1650
Centro
Franca - SP - Brasil
+55 16 3702-6690
filial.franca@fcamara.com.br
Filial Franca

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Nosso Crescimento
Faturamento
30
108
158
230
370
510
2009 2010 2011 2012 2013 2014
Consultores
&
2009 2014
3 mi
9 mi
11 mi
21 mi
28 mi
42.5 mi
2009 2010 2011 2012 2013 2014

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Nossos Valores Institucionais
Queremos ser como uma ÁRVORE,
CRESCER um pouco todos os dias e
tentar TOCAR O CÉU, sem perder a
solidez de NOSSAS RAÍZES
3M
Máximo de disponibilidade
Máximo de profissionalismo
Máximo de comprometimento
3C
Crescimento profissional
Crescimento financeiro
Crescimento de personalidade

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Azure Machine Learning
HANDS ON

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O que é Machine Learning
A aprendizagem da máquina pode ser descrita como sistemas que melhoram com a
experiência da computação . Ela também pode ser descrito como um método de
transformar dados em software .
Seja qual for o termo é utilizado , os resultados permanecem os mesmos. Cientistas de
dados tem desenvolvido com sucesso "modelos" de software que que são treinados a
partir de grandes volumes de dados e, em seguida, utilizados para prever certos
padrões , tendências e resultados .
A análise preditiva é a tecnologia subjacente a Azure Machine Learning , e ele pode ser
simplesmente definida como uma maneira de usar cientificamente o passado para
prever o futuro, e assim, ajudar a impulsionar os resultados desejados .

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Diferenças entre Machine Learning e a programação tradicional

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Por que utilizar o Azure Machine Learning?
 Uma das ideias principais é a habilidade de criar rapidamente “experimentos”, avaliar
sua precisão e então “falhar rapidamente” afim de encurtar os ciclos de produção.
 Analises preditivas
 Desenvolvimento de experimentos sem necessariamente precisar codificar.
 Possibilidade de agregar seus experimentos em Python ou R
 Possibilidade de várias pessoas trabalharem no mesmo projeto.

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Exemplos do dia a dia
 Filtros de spam
 Pedidos de hipoteca
 Várias formas de reconhecimento de padrões
 Seguro de vida
 Seguro de saúde
 Responsabilidade / seguro de propriedade
 Detecção de fraude de cartão de crédito
 Vôos
 Web página de resultados de busca
 Manutenção preditiva

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Elementos que estão impulssionando o Machine Learning
 Crescimento exponencial de dados
 Custo de armazenagem cada vez mais barato
 Expansão da análise de BIG DATA

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Workflow High-Level

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Workflow High-Level
 Data: É tudo sobre os dados. Aqui é onde você irá adquirir , compilar e analisar
conjuntos de dados de teste e treinamento para uso na criação dos modelos
preditivos do Azure Machine Learning
 Criar o modelo: Usar vários algoritmos para aprendizado de máquina afim de criar
novos modelos que possibilitam fazer previsões com base em inferências sobre os
conjuntos de dados .
 Avaliar o modelo: Examinar a precisão dos novos modelos de previsão com base
na capacidade de prever o resultado correto, quando os valores tanto a entrada e
saída são conhecidos antecipadamente.
 Refinar e avaliar o modelo: Comparar, contrastar e combinar modelos preditivos
alternativos para encontrar a combinação certa que pode produzir consistentemente
os resultados mais precisos .

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Workflow High-Level
 Deploy do modelo: Expor o novo modelo de previsão como um serviço na nuvem
web escalável , que é facilmente acessível através da Internet por qualquer
navegador Web ou cliente móvel .
 Testar e usar o modelo: Implementar o novo serviço de previsão do modelo em um
cenário de teste ou aplicativo de produção . Adicionar loops de feedback manual ou
automática para a melhoria contínua do modelo, capturando os detalhes apropriados
quando previsões precisas ou imprecisas são feitas.

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Algoritmos

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Algoritmos

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Azure Marketplace
 Publicação de seu experimento online
 Monetização
 Acesso de soluções prontas ao redor do mundo

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Under the Hood

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Cortana Analytics Suite
REATIVO PROATIVO

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Cortana Analytics Suite
REATIVO PROATIVO

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HANDS ON

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Links
Registro para conta trial
• http://azure.microsoft.com/en-us/pricing/free-trial
Tabela de preços
• http://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/machine-learning/.
Ebook
• http://www.microsoftvirtualacademy.com/ebooks#9780735698178
Cortana Analytic Suite
https://www.youtube.com/watch?v=97sEQDdCKlo

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Obrigado!
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