Machine Learning

Tecnologie e metodi per costruire un progetto

Alessio Cimarelli

jenkin@dataninja.it

Piero Savastano

piero.savastano@gmail.com

Messina, 3 settembre 2016

Albo POP

Albo POP Enhanced

Macchine che non sanno...

... ma che possono imparare!

Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.

Arthur Samuel (1901-1990)

Slide liberamente tratte dal ML Open Course del dott ing gran mascalzon di gran croc visconte de Savastain qui presente...

Macchine che imparano...

... fino a sembrare intelligenti!

Whether we are based on carbon or on silicon makes no fundamental difference; we should each be treated with appropriate respect.

Arthur C. Clarke (1917-2008)

Paradigm shift...

Dai dati al modello!

... dalla programmazione esplicita...

... all'inferenza statistica.

Meglio soli o accompagnati?

Algoritmi supervisionati

Algoritmi non supervisionati

vs.

Algoritmi genetici (competizione tra pari)

Il segno dei 4...

Classification

Regression

Clustering

Recommendation

This is not an error!

Imparare significa codificare regole implicite da un insieme di casi non completo, benché significativo.

Applicare il modello a nuovi casi mai visti prima può portare a errori di valutazione: errare et machinas est.

Machine Learning as a Service

Natural Language Processing

Ahimè, gli algoritmi di machine learning richiedono dati strutturati...

Ma spesso i materiali grezzi di partenza sono prodotti da esseri umani per altri esseri umani...

Testi, immagini e voci che un cervello umano impara a padroneggiare completamente  dopo circa 16 anni di sviluppo...

Almeno ora però sono per lo più in digitale e facilmente accessibili...

Natural Language Processing

Estrazione di informazione strutturata

Traduzione di testi

Riassunto di testi

Categorizzazione e tagging

Analisi di contesto

Analisi di sentimento

...

Riconoscimento vocale

Text-to-Speech

Sentence breaking

Tokenization

Disambiguation

Coreference resolution

Stemming

Parsing

Part-of-Speech tagging

Named-entity recognition

Natural language understanding

Natural Language Processing

Date un'occhiata anche a dandelion.eu!

  • Identifica la lingua »
  • Separa paragrafi, frasi e parole »
  • Riconosce sostantivi, aggettivi, verbi »
  • Identifica i nomi di persone, luoghi »
  • Li collega ai concetti astratti che rappresentano »
  • Risolve i riferimenti interni »
  • Associa una polarità a ogni parola »
  • Individua le opinioni espresse »
  • Il tutto in un comodo JSON »
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Elasticsearch is a search engine based on Lucene. It provides a distributed, multitenant-capable full-text search engine with an HTTP web interface and schema-free JSON documents. Elasticsearch is developed in Java and is released as open source under the terms of the Apache License.

First of all, DON’T PANIC. It will take 5 minutes to get the gist of what Elasticsearch is all about.

Search & Analyze Data in Real Time

Elasticsearch builds distributed capabilities on top of Apache Lucene to provide the most powerful full- text search capabilities available.

 Powerful, developer-friendly query API supports multilingual search, geolocation, contextual did-you-mean suggestions, autocomplete, and result snippets.

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Elasticsearch allows you to start small and scale horizontally as you grow. Simply add more nodes, and let the cluster automatically take advantage of the extra hardware.

Elasticsearch clusters are resilient — they will detect new or failed nodes, and reorganize and rebalance data automatically, to ensure that your data is safe and accessible.

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Alessio Cimarelli

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jenkin@dataninja.it

Piero Savastano

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piero.savastano@gmail.com

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