Машинное обучение в Microsoft Azure (Community DevCamp)

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

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.

Архитектура

Реализация в Azure ML

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):

Community Dev Camp results: determinate tweets sentiment in near-real time #TwitterApi #AzureML pic.twitter.com/RRToEJU4G6

— Dmitry Petukhov (@codezombi) 13 декабря 2015