14 декабря 2015

Машинное обучение в Microsoft Azure (Community Dev Camp)

Машинное обучение в Microsoft Azure (Community DevCamp)

Update [14.01.2015]: добавлено видео доклада на Community DevCamp.

Сortana analytics suite Reference: Ignite 2015

Всем привет!

Спешу поделиться материалами с моего выступления на Community Dev Camp, который прошел 11 декабря на территории центра Digital October.

Речь пойдет о стеке Cortana Analytics Suite. Подробно остановимся на сервисе Azure Machine Learning и решим задачу анализа тональности сообщений в социальных сетях для таких задач как:

  • анализ отношения к бренду;
  • ранее детектирование таких угроз, как рассылка по SMS мошеннических сообщений, направленных на дискредитацию отдельной компании;
  • оптимизация рекламных и маркетинговых акций;
  • выявление региональных представительств/офисов/филиалов, чья работа вызывает у клиентов наибольшие нарекания;
  • event-мониторинг (например, отзывы по проходящей конференции).

Видео и презентация с выступления

Комментарии к demo-части доклада

Задача

Ранее детектирование SMS атак на клиентов банков посредством анализа тональности сообщений, касающихся банка и его продуктов, в социальных сетях.

Twitter sentiment analysis service problem

Архитектура

Twitter sentiment analysis service design

Реализация в Azure ML

Twitter sentiment analysis service workflow

Результат

Прямо во время доклада мы в режиме близком к режиму реального времени следили за появлением твитов с упоминанием Bank of America, Citi Bank и сообщений с хэштегом #DevCampDemo, с помощью Azure ML определяли тональность этих сообщений и отправляли через сервисную шину Azure Event Hub для дальнейшего сохранения в распределенном NoSQL-хранилище Azure Table.

Результат ниже (также опубликован в твиттер, на изображение скрин «отловленных» твитов с хэштегом #DevCampDemo и автоматически определенной для них тональности):

Автор статьи

,
DS/ML Preacher, Microsoft MVP && Coffee Addicted