Google Prediction API, Machines that learn. Simone Scardapane

Транскрипт

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2 Google Prediction API, Machines that learn Simone Scardapane

3 Introduzione

4 Partiamo da un esempio Devo prevedere il mio traffico web

5 Ok, e quindi? (copyright Showsheet.com)

6 L Importanza dei Dati Se il sito è in funzione da due anni avete 730 giorni di dati disponibili. Supponendo che i visitatori dipendano dai sette giorni precedenti avete 723 esempi della relazione che state cercando!

7 Apprendimento Automatico Dati «Training» Modello dei dati Apprendimento

8 La soluzione Google Google Cloud Storage Copia Dati Lato utente Dati (file.csv) Google Prediction Engine Modello Allenamento Richiesta Predizione Utente

9 Qualche dato tecnico Allenamento completamente automatico ed asincrono. Possibilità di aggiungere nuovi dati quando necessario. Input numerici e/o testuali. Output discreti (classificazione) o continui (regressione).

10 Formato dei Dati

11 Costo (escluso Cloud Storage) Utilizzo Gratuito 6 mesi da quando abilitate le API 100 predizioni / giorno 5 MB dati / giorno Utilizzo a Pagamento $10 per progetto / mese $0,50 ogni 10,000 predizioni sopra la 10,001 0,002$ ogni MB di dati analizzati

12 Tipi di API I due esempi che vediamo sono eseguiti tramite API Explorer: Le Prediction API sono accessibili anche tramite: 1. Terminale BASH 2. Google Apps Script linguaggi di programmazione

13 Caso d uso 1

14 Esempio 1 Predizione Lingua Testo di lunghezza variabile Prediction API Lingua in cui è scritto il testo [ ] English, 'You promised to tell me your history, you know,' said Alice, 'and why it is you hate--c and D,' she added in a whisper, half afraid that it would be offended again. Latin, Donec eris felix, multos numerabis amicos, tempora si fuerint nubila, solus eris. [ ]

15 Passo 1 Caricamento Dati

16 Passo 1 Caricamento Dati /2

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18 Passo 2 Allenamento Modello /2 ID univoco assegnato al modello Percorso del file di training nel Cloud Storage

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20 Passo 3 Get Lo stesso ID assegnato prima

21 Passo 3 Risultato Tipo di modello Accuratezza Status

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23 Passo 4 Input

24 Passo 4 Risultato Predizione «Confidence score»

25 Caso d uso 2

26 Esempio 2 Genere Musicale Canzone Estrazione «features» Prediction API Genere Usiamo un dataset noto come GarageBand: Ciascuna canzone è rappresentata da 49 valori reali (estraibili con varie librarie musicali) I generi sono in totale 9: alternative, blues, electronic

27 Risultati Questa è più difficile!

28 Predizione Proviamo con la canzone Move On dal film The League of Extraordinary Gentlemen:

29 Funzionalità Avanzate

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31 Update

32 Hosted Models Google mette anche a disposizione alcuni modelli già allenati per diversi task. Al momento attuale ne sono disponibili solo tre ma The Prediction API is working to enable customers to expose their model for paid use by other API users in the future.

33 API per Java String modelid = "languageidentifier"; List<Object> params = new ArrayList<Object>(); // Initialize HTTP Transport // Enter elements in List Crea l input Prediction prediction = new Prediction(httpTransport, requestinitializer, jsonfactory); Input input = new Input(); InputInput inputinput = new InputInput(); inputinput.setcsvinstance(params); Esegue la input.setinput(inputinput); query Output output = prediction.trainedmodels().predict(modelid input).execute();

34 Altre Funzionalità Avanzate Possibilità di eseguire richieste in batch. Possibilità di richiedere una risposta parziale per migliorare le performance. Possibilità di definire trasformazioni dell input nel Predictive Model Markup Language (PMML).

35 Conclusioni

36 Terminiamo con un grafico TRAFFICO PREVISTO DA DEVICE MOBILE (CISCO) Traffico Mobile (Exabytes)

37 Ma Vi siete dimenticati di me

38 Riferimenti Sito ufficiale delle Google Prediction API: Tutorial sulla classificazione linguistica: Un paio di libri per approfondire il Machine Learning: Programming Collective Intelligence An Introduction to Machine Learning

39 Grazie mille! Simone Scardapane