TDC2016SP - Colocando modelos de Machine Learning em produção.
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Globalcode – Open4education
Trilha – Machine LearningColocando modelos de Machine
Learning em ProduçãoGilmar Souza Jr.
Head of Machine Learning @
Globalcode – Open4education
Definição do Problema
• Dataset• Algoritmo• Parâmetros• Treinamento• Produção
Globalcode – Open4education
DadosRegras
Especialista
Realidade
Tempo
Visão
Roadmap and Desenvolvimento Management
Código
Desenvolvedor
Aplicação
Usuário
Roadmap and MachineLearning
Management
Modelo
Desenvolvedor
Realidade
Tempo Usuário
Aplicação
Globalcode – Open4education
O que é um modelo?
Fonte: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/3/3b/Function_machine2.svg
Dados
Modelo
Predições
Globalcode – Open4education
Como um modelo é criado
Dados
Modelo
Train
Ensemble / Hybrid
ParâmetrosAlgoritmos
Globalcode – Open4education
Ex: Inception-v3
- Treinado com 1.2 milhões de imagens- 2 semanas para treinar com 8 GPUs- Open-source e disponível para download:
http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-v3-2016-03-01.tar.gz
Fonte: https://research.googleblog.com/2016/03/train-your-own-image-classifier-with.html
Globalcode – Open4education
Ex: Movidius Fathom
Fonte: http://www.movidius.com/solutions/machine-vision-algorithms/machine-learning
Globalcode – Open4education
Colocar em produção:
Disponibilizar o modelo para que ele possa servir predições para uma aplicação, permitindo que ele evolua através de feedback e aquisição de novos dados.
Globalcode – Open4education
Cenário Usual
Dados
Algoritmos
Parâmetros Modelo
Modelagem Produção
Modelo
DesenvolvedorCientista de Dados
Predições
Globalcode – Open4education
S1: Re-implementação
DesenvolvedorCientista de Dados
Especificações
Modelagem Produção
Globalcode – Open4education
S2: Exportação
Modelo
ModeloSerializado ou PMML
Modelagem Produção
Predições