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Aleatoriedade no Coração dos Algoritmos do Futuro
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Juan Lopes
March 29, 2016
Technology
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Aleatoriedade no Coração dos Algoritmos do Futuro
Juan Lopes
March 29, 2016
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Transcript
None
MACHINE LEARNING RESOLVE MUITA COISA MAS NÃO É SEMPRE A
MELHOR SOLUÇÃO.
DETECTAR PLÁGIO EM BILHÕES DE TEXTOS
DETECTAR SIMILARIDADE EM BANCOS DE DADOS DE IMAGENS
ESTIMAR INTERSEÇÃO DE CONJUNTOS, SEM PRECISAR TÊ-LOS PRÓXIMOS GEOGRAFICAMENTE.
ALEATORIEDADE NO CORAÇÃO DOS ALGORITMOS DO FUTURO
• PAI DO MIGUEL • BACHAREL E QUASE MESTRE •
PROGRAMADOR • VICIADO EM COMPETIÇÕES QUEM É JUAN LOPES?
SLIDES, LINKS E DEMOS TWITTER E GITHUB
ALGORITMOS RANDOMIZADOS
• HASHTABLES • GERAÇÃO DE PARES DE CHAVES CRIPTOGRÁFICAS •
RANDOMIZED QUICKSORT ALGORITMOS RANDOMIZADOS
None
RANDOMIZED ALGORITHMS
None
INTRODUÇÃO AOS ALGORITMOS RANDOMIZADOS
MINING OF MASSIVE DATASETS
ALGORITMOS RANDOMIZADOS PROBABILÍSTICOS
VAMOS FALAR DE POLÍTICA?
QUAL É A BASE TEÓRICA DE UMA PESQUISA ELEITORAL?
QUAL É A BASE TEÓRICA DE UMA ESTIMATIVA DE PARTICIPANTES?
PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA
VARIÁVEL ALEATÓRIA X
VARIÁVEL ALEATÓRIA X ROLAGEM DE DADO DE 6 LADOS
ESTIMADORES NÃO- ENVIESADOS
COMO CRIAR UMA VARIÁVEL ALEATÓRIA QUE ESTIME ALGUM VALOR IMPORTANTE?
A OPINIÃO DE UM INDIVÍDUO ALEATÓRIO EM UMA POPULAÇÃO É
UM ESTIMADOR DA OPINIÃO DA POPULAÇÃO
A QUANTIDADE DE PESSOAS EM UM TRECHO DE UMA MANIFESTAÇÃO
É UM ESTIMADOR DO NÚMERO TOTAL DE PESSOAS
COMPOSIÇÃO DE ESTIMADORES DIMINUI A VARIÂNCIA
• FILTRO DE BLOOM [Blo70] • CM-SKETCH [CM05] • MINHASH
[Bro97] • HYPERLOGLOG [FFGM08] ESTRUTURAS PROBABILÍSTICAS
1970 1990 1980 2000 2010 LINHA DO TEMPO FILTRO DE
BLOOM [Blo70] FM-SKETCH [FM85] MINHASH [Bro97] KMV-SKETCH [BYJK+02] LSH THEORY [IM98] SIMHASH [Cha02] LOGLOG [DF03] AMS PAPER [AMS96] CM-SKETCH [CM05] HYPERLOGLOG [FFGM08] SPECTRAL BLOOM [CM03]
– DONALD KNUTH HASH FUNCTIONS
HASH FUNCTIONS x h(x) 0: 50% 1: 50% 0: 50%
1: 50% 0: 50% 1: 50% …
MINHASH [Bro97] Andrei Z Broder. On the resemblance and containment
of documents. In Compression and Complexity of Sequences 1997. Proceedings, pages 21–29. IEEE, 1997.
MINHASH • VARIÁVEL DE BERNOULLI • ÍNDICE DE JACCARD •
DUAS VARIANTES
MINHASH, COM CALMA A B
A B MINHASH, COM CALMA
A B A B MINHASH, COM CALMA
CALMA!
MINHASH • CADA FUNÇÃO DEFINE UM ESTIMADOR NÃO-ENVIESADO • MÚLTIPLAS
FUNÇÕES DE HASH • COMPARAÇÃO DOS VALORES DE CADA ASSINATURA
MINHASH • ASSINATURA DEFINIDA POR K MENORES VALORES • TAMBÉM
É VARIÁVEL DE BERNOULLI • COMPARAÇÃO DOS VALORES DE CADA ASSINATURA
MINHASH • PODE SER 1 COM PROBABILIDADE p E 0
COM PROBABILIDADE 1-p
MINHASH
MINHASH • 42 OBRAS DE SHAKESPEARE • 84 DOCUMENTOS NO
TOTAL • 0 ≤ K ≤ 1000
MINHASH S 1 S 2 S 3 S 4 S
5 h 1 h 2 h 3 h 4 h 5 h 6 h 7 h 8
MINHASH S 1 S 2 S 3 S 4 S
5 h 1 h 2 h 3 h 4 h 5 h 6 h 7 h 8 r=2 }
MINHASH S 1 S 2 S 3 S 4 S
5 r 1 h 1 h 2 r 2 h 3 h 4 r 3 h 5 h 6 r 4 h 7 h 8 }r=2 { b=4
MINHASH S 1 S 2 S 3 S 4 S
5 r 1 h 1 h 2 r 2 h 3 h 4 r 3 h 5 h 6 r 4 h 7 h 8 S 1 S 4
MINHASH S 1 S 2 S 3 S 4 S
5 r 1 h 1 h 2 r 2 h 3 h 4 r 3 h 5 h 6 r 4 h 7 h 8 S 2 S 5 S 1 S 4
MINHASH S 1 S 2 S 3 S 4 S
5 r 1 h 1 h 2 r 2 h 3 h 4 r 3 h 5 h 6 r 4 h 7 h 8 S 2 S 5 S 2 S 5 S 1 S 4
MINHASH S 1 S 2 S 3 S 4 S
5 r 1 h 1 h 2 r 2 h 3 h 4 r 3 h 5 h 6 r 4 h 7 h 8 S 1 S 4 S 2 S 5 S 2 S 5 S 2 S 5 S 2 S 5 S 2 S 5 S 1 S 4
MINHASH S 1 S 2 S 3 S 4 S
5 r 1 h 1 h 2 r 2 h 3 h 4 r 3 h 5 h 6 r 4 h 7 h 8 S 1 S 4 S 2 S 5 S 2 S 5 S 2 S 5 S 1 S 4 S 2 S 5 S 2 S 5 S 1 S 4
MINHASH • PROBABILIDADE DE UM PAR SER ESCOLHIDO DEPENDE DA
SIMILARIDADE ENTRE OS CONJUNTOS
MINHASH • PROBABILIDADE DE UM PAR SER ESCOLHIDO DEPENDE DA
SIMILARIDADE ENTRE OS CONJUNTOS
MINHASH • 42 OBRAS DE SHAKESPEARE • 84 DOCUMENTOS NO
TOTAL • K = 512
SIMHASH
SIMHASH
SIMHASH r⃗ u⃗ v⃗
SIMHASH • FUNÇÃO DE HASH DEFINIDA POR VETOR ALEATÓRIO •
ESTIMATIVA DO MENOR ÂNGULO ENTRE DOIS VETORES
SIMHASH • REPRESENTAÇÃO COMPACTA • COMPUTAÇÃO EFICIENTE • REPRESENTA MULTICONJUNTOS
FACILMENTE
None
HYPERLOGLOG [FFGM08] Philippe Flajolet, Éric Fusy, Olivier Gandouet, and Frédéric
Meunier. Hyperloglog: the analysis of a near-optimal cardinality estimation algorithm. DMTCS Proceedings, (1), 2008.
É COMO ESTIMAR O NÚMERO DE PESSOAS EM UMA MULTIDÃO
PELA ALTURA DA MAIOR PESSOA
HYPERLOGLOG • BASEIA-SE NA OBSERVAÇÃO DO PADRÃO DE BITS
HYPERLOGLOG 0 0 0 0 0 0 0 0
HYPERLOGLOG A 0 0 0 3 0 0 0 0
01000101
HYPERLOGLOG B 0 0 0 3 0 0 1 0
11010011
HYPERLOGLOG C 0 0 0 5 0 0 1 0
01000001
HYPERLOGLOG C 0 0 0 5 0 0 1 0
01000001 CADA POSIÇÃO NESTE ARRAY DE EXEMPLO USA APENAS 3 BITS
HYPERLOGLOG C 0 0 0 5 0 0 1 0
01000001
HYPERLOGLOG • SE O VALOR ESTIMADO FOR MUITO BAIXO (<2.5M),
USA- SE LINEAR COUNTING NO MESMO VETOR • A ESTIMATIVA TEM UM VIÉS MULTIPLICATIVO CONSTANTE QUE PRECISA SER CORRIGIDO
“LOGLOG” VEM DA QUANTIDADE DE MEMÓRIA NECESSARIA PARA CADA SUBFLUXO.
LOGLOG(2^32) = 5 BITS
HYPERLOGLOG++
HYPERLOGLOG++
COMO ENGENHEIROS RESOLVEM PROBLEMAS: goo.gl/iU8Ig 18 PÁGINAS DE CONSTANTES
HYPERLOGLOG
HYPERLOGLOG • 42 OBRAS DE SHAKESPEARE
OPERAÇÕES SOBRE HYPERLOGLOGS
INTERSEÇÃO DE HYPERLOGLOGS • IDEIA SIMPLES • O PROBLEMA
INTERSEÇÃO DE HYPERLOGLOGS • MINHASH × HYPERLOGLOG • ERRO CONTROLADO
• SÃO MUITO IMPORTANTES QUANDO HÁ RESTRIÇÃO DE RECURSOS •
ÁREA DE PESQUISA RECENTE • ATRAI MUITO INTERESSE DOS BIG PLAYERS • IMPLEMENTAR É MAIS SIMPLES QUE EXPLICAR ESTRUTURAS PROBABILÍSTICAS
SLIDES, LINKS E DEMOS TWITTER E GITHUB PERGUNTAS?
OBRIGADO!