Aprendizado
Das Maquinas & As Solucoes de Problemas (693)
By
David Cruickshank, pub by SAP
2018
no laboratório de tecnologia da SAP em Silicon Valley houve um inicio ruidoso,
de três dos projetos que estavam muito focados em um tema de inteligência
artificial. Estes projetos trabalham divulgando os aprendizados das maquinas,
computação cognitiva, visão computacional, e ate atinge as periferias da visão
dos computadores e do processamento natural das linguagens.
Para
nosso laboratório, nos iniciamos cavando dentro das aplicações do aprendizado
das maquinas que começou em 2014, explorando suas aplicações em tudo, desde a
optimização das linhas de automação e de varejo, o que incluíam as previsões de
ataques terroristas. Ate onde pudermos aplicar os conhecimentos para um
determinado assunto e integra-lo a um algoritmo com o fim de realizar um padrão não determinístico de reconhecimento,
a aprendizagem das maquinas esta fundada em somente estatísticas, (em não simbologia,
ou logica evolucionaria) poderia prontamente melhorar em adivinhações. Aprender
através de dados preparados seria quando um levantamento esta sendo evitado
suficientemente ou mitigado, ou que um algoritmo poderia reconhecer padrões e
generaliza-lo para os casos ainda não encontrados. Estas explorações que foram
por nos iniciadas há mais de dois anos atrás com a SAP NS2 e a ConvergentAI (
antiga AxxonAI) foi onde nos encontramos um projeto a prova de conceito (POC) e
que se tornou relevante ate hoje, mas aplicáveis para soluções de problemas da
mesma maneira em outros assuntos.
Desde
que seja conceitualmente diferente, um relacionamento muito forte existe entre
o aprendizado das maquinas e as analíticas onde as maquinas de aprendizagem
usam a os dados e as aprendizagens de algoritmos (supervisionados e não
supervisionados) para otimizar um modelo baseado nas performances e nas
experiências anteriores. O modelo resultante e sempre para melhorar a acuidade
das analíticas. As analíticas preditivas usam este modelo para encontrar
padrões contra novos dados usados para fazer previsões informadas sobre futuros
eventos.
Aplicando
inteligências complexas para uma situação a prova de conceitos (POC)
apresentando previsões de riscos.
No
laboratório de co-inovacao a equipe do projeto trabalhou para integrar o que a
ConvergentAI desenvolveu como uma única capacidade analítica preditiva, que
combina um motor de aprendizado continuo e decentralizado e ainda com outro
modelo continuo de previsões. A ConvergentAI chama sua analítica preditiva de “swarm Inteligence.”
A
SAP NS2 e parte da família SAP de empresas. Uma das áreas de foco esta em
trabalhar com a U.S. national security agencies. Em seus trabalhos
colaborativos de projetos, ambos dentro da SAP e com parceiros seletivos
através de seu ecossistema, a SAP N2S trouxe uma plataforma de fusão juntos, de
uma maneira que incorpora inteligentemente o aprendizado das maquinas com as
capacidades analíticas da ConvergentAI no sentido de oferecer uma capacidade de
previsão de eventos de risco.
Esta
aplicação de previsões de eventos de riscos esta designada para reduzir as
incertezas ou os riscos com um modelo de processo que faz conexões de eventos
passados com suas possíveis origens para analisar e prever eventos futuros. O
raciocínio geral e a abordagem de aprendizado pode ser aplicado para uma grande
variedade de objetivos e domínios.
A
chave para esta capacidade integrada e a habilidade para digerir, explorar,
sensibilizar, e criar uma base de informações, que possa ser usada como uma
fonte de previsões e de eventos de riscos. Os eventos das previsões de risco
requerem uma informação condicionada no sentido de prover um modelo complexo
para prever eventos futuros.
A
SAP NS2 desenvolveu sua fusão de dados arquitetada na SAP HANA como evidencia
de conceito e de suporte para objetivos generalizados, aproximados de um
processo aproximado de integração e de dados correlatos, e assim criar uma base
de conhecimentos dentro de uma memoria com base em dados para a exploração e
descobertas de informações. A base de dados tambem serve como uma fonte para
outras aplicações tais como previsões de eventos de risco através de um motor
desenvolvido pela ConvergentAI.
As
previsões de risco atualizadas continuamente
A
inteligência e a tecnologia mais complexa e os modelos correspondentes se
tornaram significativos para os analistas humanos por causa das explicações dos
resultados específicos que foram gerados. Os motores para as previsões de
eventos de risco funcionam continuamente, habilitando mudanças para serem
traduzidas em previsões de mudanças de risco e para construir as intuições de
operadores de domínios correspondentes e suas avaliações para a distribuição
dos riscos. Em contraste para outras aplicações das maquinas de aprendizado, os
motores para previsões dos eventos de risco reavalia continuamente suas
asserções e conclusões baseadas em dados e parâmetros correntes e atuais.
As
aplicações mais abrangentes para a indústria.
A
co-inovacao do projeto de laboratório, demonstrou totalmente que a fusão de
dados inteligentes e das previsões de eventos de risco em relação aos esforços
para prever o futuro das atividades terroristas ou uma relação qualquer de
atividade de terror, usando o preparo de dados substanciais de eventos de
violência na Africa. A partir desta demonstração, e fácil de ver como esta
capacidade pode ser aplicada domesticamente no reforço da lei (com uma alocação
mais inteligente da policia) e tambem comercialmente para a proteção em larga
escala de infraestrutura critica (operações de óleo e gas, aeroportos, e outros
transportes). Alem destas previsões de probabilidades de eventos com a intenção
de suprimi-los, as industrias tais como a de seguros tem um interesse nas previsões
de risco para propósitos de contingenciamento e planejamentos dos riscos.
BH
20 04 2018
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