RNA aplicadas. Sistemas que aprendem sobre tendências e regras de negócio
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- Wagner de Carvalho Braga
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3 RNA aplicadas Sistemas que aprendem sobre tendências e regras de negócio
4 Agenda: O que é RNA; Onde e quando utilizar; Como aplicar; Exemplo de código; Case; Cuidados e observações.
5 O que é RNA? Redes Neurais Artificiais são algoritmos de inteligência artificial inspirados no Sistema Nervoso Central (cérebro), capazes de realizar aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões. Geralmente dependem de treinamento; Possui grande capacidade de generalização.
6 O que é RNA? Ex: Reconhecer imagens de cachorro. 1. Fase de treino: Sim Não
7 O que é RNA? Ex: Reconhecer imagens de cachorro. 2. Fase de classificação: Sim Não
8 O que é RNA? Ex: Reconhecer imagens de cachorro. 2. Fase de classificação: Sim Não
9 O que é RNA? Ex: Reconhecer imagens de cachorro. 2. Fase de classificação: Sim Não
10 Capacidade de generalizar
11 Onde e quando usar uma RNA? As RNA podem ser usadas para modelar relações complexas entre entradas e saídas, ou para encontrar padrões em dados. Exemplos: Em uma instituição financeira, é possível mapear as transações em fraude e não-fraude ; Para um sistema de recomendação de conteúdo, podemos mapear as informações como pouco-relevante, relevante e muito-relevante ; Reconhecimento de imagens; Processamento de linguagem natural.
12 Como aplicar? Ex: Como mapear as transações de uma instituição financeira como fraude e não-fraude? 1. Fase de treinamento:
13 Como aplicar? Ex: Como mapear as transações de uma instituição financeira como fraude e não-fraude? 2. Fase de classificação:
14 Como aplicar? Ex: Como mapear as transações de uma instituição financeira como fraude e não-fraude? 2. Fase de classificação: O Auditor é parte de um processo de refinamento!
15 Extensão do conceito
16 Exemplo com WEKA API
17 Case: Candidatos e Vagas
18 Desafio: Como treinar?
19 Case: Como treinar? Não existia volume suficiente de dados para treinamento; Definimos um conjunto de regras estáticas para relacionar os candidatos e as vagas de emprego. Atribuímos um peso para cada informação do currículo do candidato. Também adicionamos um fator de relevância, que crescia de acordo o feedback dos usuários. Essa informação foi utilizada para calcular a similaridade / aderência do candidato a vaga.
20 Case: Como treinar?
21 Teste: Como validar o funcionamento?
22 Resultados
23 Case: Resultados No início o sistema se baseava em regras estáticas para recomendação, após um período de uso passou a recomendar candidatos de acordo com as subjetividades / critérios de cada empresa; Trouxe mais agilidade e assertividade ao processo de contratação. Mesmo que as subjetividades / critérios de contratação mudem, o sistema será capaz de se adaptar ao novo cenário.
24 Cuidados
25 Cuidados: Treinamento: Treinamento on-line nem sempre é possível; Algumas API's não oferecem acesso ao conhecimento da rede neural (vetores), neste caso é preciso serializar objetos para o repositório de dados; Importante separar seu conjunto de dados entre treino e teste (Cross Validation). Essa é uma forma de avaliar a capacidade de generalização da rede neural; Tuning: Eliminar redundâncias do conjunto de treino; Algumas API's não permitem parametrizar variáveis internas do algoritmo, que poderiam melhorar o desempenho e performance.
26 Observações: Seu sistema pode começar com regras estáticas e aprender com os usuários, dando mais relevância às regras aprendidas. O treinamento contínuo trazido pelos mecanismos de feedback permite que as aplicações acompanhem as tendências / mudanças do negócio. Isso aumenta a efetividade do sistema e diminui o número de chamados ao TI para acrescentar regrinhas :) API's são estáveis bem documentadas, no entanto você pode sofrer com a falta de parametrização e o acesso aos dados internos do algoritmo. A escolha do algoritmo de aprendizado de máquina não precisa se restringir às RNA. Existem outros algoritmos com melhor performance em problemas específicos.
27 Obrigado! #qconbigdata
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