Machine Learning Prague 2018: Bez kvalitních dat strojové učení nerozjedete

Mašiny se přijely do Prahy učit, jak vyzrát na strojové učení. Novorenesanční budovu pražského Rudolfina během předposledního březnového víkendu zaplnila nezvykle velká koncentrace vývojařů a specialistů na machine learning…

Posilněni chlebem s pažitkou a bábovkou vydrželi poslouchat o submodulárních rovnicích a algoritmech téměř dva dny. Budoucnost je jasná, naučíme stroje myslet za nás a my se odeberme meditovat.

Spíkři ze Spojených států, Číny, Japonska, Velké Británie, Ruska a samozřejmě českých luhů a hájů připravili vyčerpávající prezentace s konkrétními studiemi, na kterých ukazovali použití strojového učení v praxi. K vidění byla Anna Ukhanova z Googlu, Branislav Kveton z Adobe Research nebo Amit Srivastava, ředitel výzkumu v eBay.

Amit Srivastava, ředitel výzkumu v eBay, na Machine Learning Prague 2018

Amit Srivastava, eBay (USA)

Amit měl zajímavou přednášku o tom, jak mohou digitální osobní asistenti mít vliv na konverzi online nákupu. V eBay se neustále zabývají novými způsoby interakce se zákazníky. Zaměřují se na textové zprávy a rozeznávání hlasu. Jejich cílem je, aby zákazníci získali co nejlepší personalizované zkušenosti v rámci kontaktu se společností eBay.

Z toho důvodu se vrhli na vývoj osobních nákupních asistentů, kteří pracují se strojovým učením. Využívají k tomu obrovské množství dat.

Machine Learning Prague 2018 - Amit Srivastava, eBay

Amit představil pohled eBay na chatboty a jejich implementaci. Rozmluvil se o dosavadních zkušenostech a z čeho se v eBay poučili. Přiznal, že ani pro velkou společnost, jako je eBay, není implementace takových nástrojů rozhodně lehká. A to z těchto důvodů:

  • Existuje mnoho známých frameworků, ale mají omezené možnosti.
  • Většina z již vytvořených chatbotů má nepoužitelné dialogy.
  • Nejjednodušší je vyvíjet chatboty pro booking letenek a prodej pizzy… tím se však eBay nezabývá.
  • Na eBay řeší přes 1 miliardu zalistovaných produktů, 20 tisíc produktových kategorií, 150 tisíc atributů – napárovat to na chatbota je opravdu složité.
  • Zatím nemají řešení, jak využít a správně zpracovávat tyto data.

Podle Amita jsou „kvalitní data benzín, bez kterých strojové učení nikdy nerozjedete“.


Satoshi Kondo, Konica Minolta (Japonsko)

Satoshi promluvil o technologické vizi společnosti Konica Minolta v oblasti zdravotnické péče. V roce 2016 zahájili program Care Support Solution. Jde o monitorovací systém, který pomáhá ošetřovatelům pečovat o nemocné a handicapované osoby. Senzorová skříňka, která je jádrem systému a provádí 24hodinovou kontrolu s použitím infračervených a mikrovlnných senzorů, je umístěna na stropu místnosti.

Machine Learning Prague 2018 - Satoshi Kondo, Konica Minolta

Pokud pacient sedí na posteli, opouští postel, spadne nebo vypadne z postele, ošetřovatelé jsou informováni prostřednictvím smartphonu. Zaměstnanci mohou také používat své smartphony k zadávání záznamů o péči nebo životně důležitých datech přímo na místě a okamžitě je sdílet.

Machine Learning Prague 2018 - Satoshi Kondo, Konica Minolta 2

Satoshi ukázal zajímavý koncept zdravotnické péče propojené se současnou technologií.

Nakonec můžeme jen dodat, že se budeme moc těšit na 4. ročník konference Machine Learning Prague 2019. Pokud se bude akce konat opět v prostorách Rudolfina, tak bychom jen prosili lépe vyřešit akustiku, která má evidentně pro konferenci jiná nastavení než pro koncerty. Účastníci slyšeli spíkry se značnou ozvěnou a v případě Amita Srivastavy a jeho indické angličtiny to byl opravdu oříšek.

Komunikaci na Twitteru můžete sledovat pod hashtagem #mlprague. A fotky z akce najdete na Instagramu.

Diskuze k článku