Proces tworzenia algorytmów z wykorzystaniem uczenia maszynowego

oraz sposób ich działania

Magdalena Wójcik

Plan na dzisiaj

  1. Parę słów o mnie
  2. Co to jest uczenie maszynowe?
  3. Dane do uczenia maszynowego
  4. Przykładowy algorytm
  5. Proces rozwijania
    algorytmów i możliwe problemy
    ze sprawiedliwością
  6. Ocena jakości algorytmów
  7. Lektura obowiązkowa
  8. Kontakt do mnie

Parę słów o mnie

Jestem doktorantką na Wydziałe Matematyki, Informatyki, Mechaniki Uniwersytetu Warszawskiego. Specjalizuję się w uczeniu maszynowym. Lubię też uczyć ludzi, ostatnio programowania w Pythonie. Prowadzę consulting projektów z zakresu Data Science.

Obecnie pracuję nad aplikacją wspomagającą wykrywanie zmiany fazy w Chorobie Afektywnej Dwubiegunowej. Podstawą są dane o cechach fizycznych głosu pacjentów, zbierane podczas rozmów telefonicznych.

Co to jest uczenie maszynowe?

Dział sztucznej inteligencji, w którym do tworzenia algorytmów używa się wcześniej oznaczonych danych.

Jak wyglądają dane do uczenia?

Klasyczny przykład:

Kiedy grać w tenisa?

Kiedy grać w tenisa?

Żródło: "Machine Learning", Tom Mitchell

Bardziej życiowy model

Żródło: "Plotting trees from Random Forest models with ggraph", shiring.github.io

Proces powstawania modelu

Krok 1:

Koncepcja

Co chcemy osiągnąć?    Jak?    Dlaczego?

Proces powstawania modelu

Krok 2:

Sformalizowanie zadania

Co będzie odpowiedzią z algorytmu?

Na podstawie jakich danych nauczymy algorytm?

Jakie informacje możemy zbierać?

Jak sprawdzimy czy działa?

Proces powstawania modelu

Krok 3:

Zbieranie i oznaczanie danych

Czy zbierane informacje są poprawne?

Czy reprezentują wszystkie przypadki?

Czy oznaczenia nie zawierają błędów lub stronniczości?

Proces powstawania modelu

Krok 4:

Uczenie algorytmu

Proces powstawania modelu

Przykładowa miara błędu modelu:

Proces powstawania modelu

Krok 5:

Wdrożenie modelu

Czy wdrażamy go wszędzie jednocześnie?

Czy jest potrzebny okres przejściowy?

Czy wszyscy rozumieją jak działa i co ma osiągnąć?

Proces powstawania modelu

Krok 6:

Testy w warunkach produkcyjnych

Czy nowe przypadki są podobne do tych
ze zbioru uczącego?

Czy model daje zbalansowane odpowiedzi?

Proces powstawania modelu

Krok 7:

Dalsze uczenie algorytmu

Jak zmieniły się dane od czasu,
kiedy uczyliśmy algorytm?

Lektura obowiązkowa

"Broń matematycznej zagłady"

 Cathy O'Neil

Kontakt do mnie

Proces tworzenia algorytmów

By Magdalena Wójcik

Proces tworzenia algorytmów

Warsaw Legal Hackers #4

  • 116
Loading comments...

More from Magdalena Wójcik