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.

https://www.youtube.com/watch?v=WsJDxHl08qA

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.

Total
0
Shares
Další články