Deep learning per il mondo business.

Transcript

1 Deep learning per il mondo business

2 Deep Learning: dove si usa?

3 Visione artificiale Riconoscimento facciale Lettura di scene Riconoscimento oggetti Individuazione comportamenti Guida autonoma

4 Riconoscimento vocale Speech-to-text Autenticazione Sequence labeling

5 Giochi AlphaGo Giochi ATARI Giochi text-based

6 Generazione contenuti Colorazione foto B/N Generazione immagini Generazione musica Generazione testi

7 Quando e perché usare il Deep Learning?

8 Quando e perchè funziona? Lavora molto bene quando ci sono molti dati (nel business: Big Data) Ricava dai dati anche informazioni e correlazioni ben nascoste Richiede molta potenza computazionale, che oggi è accessibile a costi contenuti

9 Challenge: trova il pattern!

10 Challenge: trova il pattern! Modello classico lineare

11 Challenge: trova il pattern! Random forest

12 Challenge: trova il pattern! Gradient boosted machines

13 Challenge: trova il pattern! Deep Learning

14 Challenge: trova il pattern!

15 Deep Learning + business: in quali casi?

16 Deep Learning nel business Finanza: rischio di credito, trading, gestione patrimoni Assicurazioni: rischio di copertura Produzione: predizione rotture Marketing: segmentazione mercato, predizione conversione, predizione fedeltà clienti E-commerce: predizione acquisti, raccomandazione prodotti Medicina: predizione e diagnosi da dati biometrici

17 Deep Learning nel business Dati in ingresso (Big Data) Modello predittivo Predizione Deep Learning

18 Si può fare (e lo abbiamo fatto)

19 Trading Generazione predizioni alla base di un sistema di trading automatico (ora utilizzato da un Hedge Fund)

20 Rischio di credito Predizione probabilità di default basata su dati di bilancio

21 Gestione patrimoni Predizione allocazione patrimonio basata su intervista MIFID e dati anagrafici. Target: promotori finanziari

22 Marketing Predizione probabilità di conversione utente durante prova gratuita

23 e tanti altri work in progress Siti web: predire la probabilità di conversione di un utente sulla base della sua attività di navigazione Produzione: rilevamento automatico anomalie su macchine industriali E-commerce: raccomandazione prodotti basato sulle attività di navigazione degli utenti

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25 Le spine del Deep Learning Sviluppare un modello predittivo richiede molta programmazione ed ottimizzazione Servono competenze ed un infrastruttura hardware apposita Data privacy: in molti settori non si possono fare uscire dati, quindi affidarsi a servizi esterni non è sempre praticabile

26 Come abbiamo affrontato questi problemi?

27 Axyon Platform Una piattaforma Deep Learning orientata ai problemi di business

28 Caratteristiche principali Consente la prototipazione rapida di modelli basati sul Deep Learning (la nostra mission) Funziona in cloud, ma si può anche installare sull infrastruttura del cliente Non richiede programmazione (scrittura di codice) per la maggior parte dei problemi di predizione Si utilizza tramite un interfaccia web (usando il browser!)

29 Chi la usa? Data scientists Tecnici con competenze base di Deep Learning

30 Strumenti per la valutazione dell allenamento dei modelli

31 Feedback sulla capacità predittiva dei dati forniti

32 Gestione automatica bilanciamento potenza computazionale

33 Ottimizzazione e lancio task di allenamento direttamente da panello

34 Strumenti statistici per analisi dataset

35 Perché usare Axyon Platform?

36 Perché usare Axyon Platform? Focalizzata sullo sviluppo rapido di modelli Deep Learning per il business Abbassa notevolmente i costi per la prototipazione e l industrializzazione Se si ha un reparto R&D, si può utilizzare internamente

37 Nella pratica, come si procede?

38 Si ha un reparto R&D? Installazione della Axyon Platform in cloud o su infrastruttura del cliente La Axyon Platform viene usata dal personale interno Consulenza per formazione e supporto

39 Si vuole esternalizzare? Si forniscono i dati per sviluppare il modello Consulenti esterni utilizzano la Axyon Platform per sviluppare il modello predittivo Il modello predittivo viene esportato, installato e messo live

40 Collaborazioni Convenzione con centro Softech-ICT dell Università di Modena e Reggio Emilia Partecipanti iniziativa Emilia Romagna Big Data Community

41 Deep learning per il mondo business Un prodotto di DM Digital SRL Tel