A
Solucao de Problemas Com o Aprendizado das Maquinas (686)
David
Cruickshank Pub. By SAP
Em
2018 no Lab de Co--Innovations em Silicon Valley da SAP deu a partida para um
começo barulhento, com três dos seus projetos bastante focados em um tópico de
inteligência artificial. Este projeto funciona com os spans do aprendizado das
maquinas, da computação cognitiva, visoes computacionais, e ate detalhes de
situações da visão dos computadores e dos processos naturais da linguagem.
Para
o nosso laboratório, comecamos cavando dentro das primeiras investidas no
aprendizado das maquinas que se iniciou em 2014, explorando estas verificações
em tudo desde as otimizações para automatização das maquinas nas fabricas e no
varejo, incluindo ai ate as previsões de ataques de terroristas. Ate onde
pudemos aplicar o conhecimento para um determinado domínio e introduzi—lo
dentro de um determinado algoritmo para solucao de um padrão não determinístico
de reconhecimento, o aprendizado das maquinas se baseou somente nas
estatísticas (sem simbologia, logica, ou evoluções) e podendo prontamente
implementar sobre as adivinhações. Aprendendo através de um banco de dados,
onde o exagero nas medidas e evitado suficientemente ou mitigado, um algoritmo
que ensina pode reconhecer padrões e generalizar para os casos ainda não
verificados. Estas explorações começaram há dois anos atrás, com a SAP NS2 e
ConvergentAI (chamada anteriormente de (AxxonAI) onde nos podemos encontrar o
projeto de equipe POC (proof-of-concept) e seus resultados permanecem
importantes hoje, mas aplicáveis para as soluções de problemas da mesma maneira
em outros domínios.
Na
medida em que uma conceituação diferenciada, e um forte relacionamento existe,
entre o ensino da maquina e as analíticas, usam os dados e algoritmos que
ensinam (supervisionados e não supervisionados) para otimizar um modelo baseado
na performance e em experiências anteriores. O modelo resultante e sempre usado
para melhorar a acuidade das analíticas. As analíticas preditivas usam este
modelo ensinado para encontrar padrões contra os novos dados usados para fazer
previsões informativas sobre futuros eventos.
Aplicando
as inteligências para uma POC que apresenta previsões de riscos eventuais.
Em
parceria com a inovação dos laboratórios, a equipe do projeto trabalhou para
integrar o que a ConvergentAI desenvolveu como uma previsão analítica única de
capacidade, combinando com um motor de buscas descentralizado de modelo
continuo, maquinas de aprendizado, tambem com um outro modelo continuo e
decentralizado de previsões analíticas. A ConvergentAI chama isso de preditivas
analíticas : “swarm inteligence.”
A
SAP NS2 e uma parte da família das empresas SAP. Uma das áreas em foco e
trabalhar com as agencias da U.S. national security. No seu projeto
colaborativo de trabalho, ambas dentro da SAP e com parceiros selecionados
através de seu ecossistema, a SAP NS2 conseguiu juntar uma fusão de plataformas
de maneira que os empreendimentos mais inteligentes e o aprendizado das
maquinas, com as capacidades da ConvergentAI para prover uma capacidade de
eventos de riscos com as condições de previsões.
Esta
aplicação de previsão dos eventos de risco foi
desenhado para reduzir as incertezas e os riscos do processo e modelo
que faz a conexão dos eventos passados para suas possíveis origens para
analisar e prever eventos futuros. Estas abordagens gerais de razoes e
aprendizados podem ser aplicadas a uma grande variedade de domínios.
A
chave para esta capacidade de integração e a habilidade de ingerir, explorar, e
fazer sentido, para criar a base de conhecimento e informações que podem ser
usadas como a fonte de previsões dos eventos de risco. As previsões de riscos e
eventos requerem informações condicionadas no sentido de levar o modelo de
swarming para a previsão de futuros eventos.
A
SAP NS2 desenvolveu seus dados numa fusão de arquiteturas com a SAP HANA como
prova de um conceito para ajudar um objetivo geral, o processo closed-loop para
integrar e correlacionar dados, e assim criar uma base de conhecimentos dentro
de uma memoria de dados para exploração e descoberta de informações. O banco de
dados tambem serve como uma fonte de informações para outras aplicações tais
como um evento de risco e tambem para um motor de buscas e previsões de riscos
desenvolvido pela ConvergentAI.
As
atualizações continuadas de previsões de riscos.
A
tecnologia de inteligência swarm e os modelos correspondentes se tornaram muito
significativos para um analista humano quando explica o porque de um resultado
especifico foi gerado. O motor de previsões de eventos de riscos funciona
continuadamente, e tornando estas mudanças para serem traduzidas em mudanças de
previsões de riscos, na construção de intuições de operadores humanos
correspondentes as adivinhações de
domínios e de distribuição de riscos. Em contraste com várias outras aplicações
do aprendizado das maquinas, o motor de previsões e riscos, reavalia
continuamente suas afirmações e conclusões baseadas nos parâmetros disponíveis
e atualizados de dados.
Aplicacao
abrangente na indústria
A
co-inovacao de projetos de laboratórios demonstrou totalmente que a fusão dos
dados inteligentes e as previsões de riscos nos esforços para prever o futuro
de terroristas, ou uma determinada relação em algum ato de terror, usando um
dado substancial de preparo em evento de violência na Africa. Por meio desta demonstração,
e fácil perceber como estas capacidades
podem ser aplicadas domesticamente com a ajuda do esforço da lei (uma alocação mais
inteligente da policia), e tambem comercialmente para a proteção em larga
escala das infra-estruturas criticas (petróleo, operações com gases, campos de
aeronaves, e outros meios de transportes). Alem das previsões das
probabilidades de eventos com a intenção de reduzi-los, as industrias de
seguros tem um interesse em prever o risco para o planejamento de objetivos de contingenciamento.
BH
27 02 2018
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Pesquisa,
Tradução e Divulgação : Miguel Moyses Neto Visite nosso linkedin http://br.linkedin.com/pub/miguel-moyses-neto/28/971/9aa -- Se Gostou Desta Materia Divulgue Para
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