Graph Database Meetup in Korea #8. Graph Database 5 Offerings_ DecisionTutor (그래프 데이터베이스 활용사례_ 그래프 데이터 기반 AI)

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  Graph Database Meetup in Korea #8. Graph Database 5 Offerings_ DecisionTutor (그래프 데이터베이스 활용 사례_ 디시젼 튜터) 국내 유일 그래프 데이터베이스 연구 개발 전문 기업, <비트나인> 주최로 진행된 그래프 데이터베이스 밋업(Meetup) 8번째! "그래프 데이터베이스 5 Offerings_ DecisionTutor (디시젼 튜터)" 입니다. 그래프 데이터베이스가 제공하는 5가지 핵심 오퍼링(5 Offerings) 중 “DecisionTutor”의 이론 소개 및 적용 분야 등에 대하여 소개 드렸습니다. DecisionTutor는 과거의 데이터 학습을 통한 #예측분석 으로 사용자 의사 결정을 지원하는 그래프 기반 AI 기술입니다. 직관이 아닌 데이터 기반 확률에 근거하여 보다 합리적이고 신속한 의사결정을 지원하기 위한 기술로, 주로 #추천시스템 / #인공지능 기반 모니터링 시스템 등에 활용되고 있습니다. ☞ 유튜브 발표영상 보기: https://www.youtube.com/watch?v=RRXJ_gTs0BU&t=1172s ☞ 밋업 참가 신청 하러가기: https://www.meetup.com/ko-KR/graphdatabase/ ☞ 이메일 문의: hnkim@bitnine.net ☞ 그래프 데이터베이스 솔루션 AgensGraph 다운로드: https://bitnine.net/
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  • 1. ⓒ 2019 by Bitnine Co, Ltd. All Rights Reserved. Ver 1.0 2019.01.29 Meetup DecisionTutor
  • 2. ⓒ 2019 by Bitnine Co, Ltd. All Rights Reserved. AgensGraph AgensBrowser Discovery(발견)___________ 2 Offering - DecisionTutor 비트나인은 AgensGraph 기반의 5가지 핵심 오퍼링 중 DecisionTutor을 아래와 같이 정의하고 상세화 함 Visualization, monitoring and management of complex enterprise Analyzing massive documents and discover insights from unstructured data Proactive pattern detection from network behaviors for threat analysis and crime investigation Distributed ledger, transaction and user monitoring for operational excellence of private Blockchain Supporting for user’s decision for specific domains by subjective probability algorithm AssetManager TextMiner PatternDetector ChainKeeper DecisionTutor Value Offering Definition Graph Theory Target Industry • Manufacturing • Utility & Telco • Healthcare • Education • Government • Banking, Card • Banking, card • Logistics • Education • Retail Node Edge Graph Node Edge & Treemapping Graph Node Edge Graph Node Edge Graph Node Edge Graph Motif extraction Motif extraction Similarity Similarity Statistical Method Statistical Method Community Detection Community Detection Community Detection Centrality Centrality Centrality Centrality MST MST MST Shortest Path Shortest Path Text Mining Time Series Time Series Bayesian Presentation(표현) Inference(추론)
  • 3. ⓒ 2019 by Bitnine Co, Ltd. All Rights Reserved. 3 QUIZ Q1. 야구방망이와 야구공을 합쳐 1달러 10센트입니다. 방망이는 공보다 1달러 비싸다면 공의 가격은 얼마일까요? 야구공 5센트 / 야구방망이 1달러 5센트 (1.05 - 0.05 = 1.00) Q2. 한 부부에게 자식이 둘 있는데, 그중 하나가 아들일 때 다른 한명이 아들일 확률은 얼마일까요? 1/3 (아들-아들, 딸-아들, 아들-딸) 10센트 1/2 (아들,딸)
  • 4. ⓒ 2019 by Bitnine Co, Ltd. All Rights Reserved. 4 QUIZ Q3. 세 개의 문 중에 하나를 선택하여 문 뒤에 있는 선물을 가질 수 있는 게임쇼에 참가했습니다. 한 문 뒤에는 자동차가 있고, 나머지 두 문 뒤에는 염소가 있었습니다. 참가자가 1번 문을 선택했을 때, 진행자는 3번 문을 열어 문뒤에 염소가 있음을 보여주면서 1번 대신 2번을 선택하겠냐고 물었다고합니다. 이 때, 참가자는 원래 선택했던 문의 번호를 바꾸는 것이 유리할까요? 아니면 그대로 유지하는것이 유리할까요?
  • 5. ⓒ 2019 by Bitnine Co, Ltd. All Rights Reserved. 5 QUIZ 선택한 문1을 지속하는경우 문1 문2 문3 결과 차 염소 염소 성공 염소 차 염소 실패 염소 염소 차 실패 선택을 변경하는 경우 문1 문2 문3 결과 차 염소 염소 실패 염소 차 염소 성공 염소 염소 차 성공 P(문1 선택 | 문2 공개) = 1/3 P(문3 선택 | 문2 공개) = 2/3 조건부 확률을 구하면 몬티홀의 딜레마 ‘영화 21’ 중에서 대부분의 사람들은 의사결정에 있어서 직관을 많이 사용하나, 직관에 의한 의사결정은 종종 인지적오류를 일으켜 합리적이지 못한 결정으로 이끄는 경우가 있다.
  • 6. ⓒ 2019 by Bitnine Co, Ltd. All Rights Reserved. DecisionTutor 1. Overview 2. Theory 3. Practice
  • 7. ⓒ 2019 by Bitnine Co, Ltd. All Rights Reserved. I. Overview
  • 8. ⓒ 2019 by Bitnine Co, Ltd. All Rights Reserved. 8 의사결정의 정의 - 원론 What is a Decision Making? - 일정한 목표를 달성하기 위해 여러 가지 대안 중 가장 합리적인 방안을 선택 Financial Business Education Medical Marketing Recommender System
  • 9. ⓒ 2019 by Bitnine Co, Ltd. All Rights Reserved. 9 의사결정의 철학 - 분석론과 직관론 What is a Decision Analysis? SOURCE JUSTIN FOX FROM “From ‘ Economic MAN’ TO BEHAVIOR ECONOMICS,: MAY 2015 Point Of View When to Use It Strengths Weaknesses Heuristics and Intituion (직관론) 휴리스틱스/직관에 기반하여 의사결정을 하는 방법 개인의 과거 지식/경험에 근거하여 판단하려는 관점 생활속에서 반복되는 학습 기회가 충분하며 전문성을 쌓을 수 있는 경우 쉽고 단순하며, 신속한 의사결정 가능 외부에서 추가적으로 정보를 필요 없음 인지적오류에 크게 노출되어 불합리한 의사결정 Decision Analysis (분석론) 확률/통계에 기반하여 의사결정을 하는 방법 불확실한 상황에서도 수리적 모델링을 하려는 관점 데이터를 기반으로 투자기간이 장기간인 산업분야에서 중대한 결정을 내릴때 데이터 근거한 합리적이고 이상적인 의사결정 데이터 수집과 확률의 수리적 모델링의 어려움 Philosophy of decision making
  • 10. ⓒ 2019 by Bitnine Co, Ltd. All Rights Reserved. 10 Decision Tutor의 정의 및 목적 과거의 데이터 학습을 통한 예측 분석으로 사용자 의사 결정을 지원하는 AI 및 어플리케이션임 What? (정의) Why? (목적) How? (활용법) 과거의 데이터를 학습을 통한 예측 분석 결과를 통해서, 사용자 의사 결정을 지원하는 AI 및 어플리케이션 직관이 아닌 데이터 기반 확률에 근거하여, 보다 합리적이고 신속한 의사결정을 지원하기 위함 1. Graph Modeling - 데이터 이해 및 모델 2. Learning & Analysis - 데이터 학습 분석 3. Knowledge Graph - 학습 지식 저장 4. Predictive Service - 예측서비스 제공
  • 11. ⓒ 2019 by Bitnine Co, Ltd. All Rights Reserved. II. Theory
  • 12. ⓒ 2019 by Bitnine Co, Ltd. All Rights Reserved. 12 DecisionTutor - Process DecisionTutor는 그래프 모델링, 학습/분석, 지식그래프, 예측 서비스의 프로세스로 구성 됨 Source DATA Graph Modeling Predictive Service Learning & Analysis Knowledge Graph DecisionTutor Process 1 2 3 4 ㆍData verification ㆍMeta Data Graph Modeling ㆍGraph ETL ㆍRegression ㆍCollaborative Filtering ㆍBayesian Network ㆍML Method etc ㆍKnowledge Graph Building ㆍTuning Parameter(Re-learning) ㆍProbability Prediction ㆍPath Recommendation ㆍAI Tutoring System ㆍAI Clinical Decision Support Decision Making Support
  • 13. ⓒ 2019 by Bitnine Co, Ltd. All Rights Reserved. DecisionTutor - Graph Modeling Graph Modeling Predictive Service Learning &Analysis Knowledge Graph Graph Modeling은 데이터간 관계와 특성을 파악한 후, 그래프 모델링을 하는 과정임 데이터의 패턴, 경향성, 토폴로지 유형파악 데이터간 연관관계 및 상관관계 파악 Table Schema Data 노드-엣지 모델링 API에서 Real-Time Graph Update DATA VERIFICATION DATA GRAPH MODELING Pattern Association Topology Tendenc y Correlation 13 Table Data Graph Data
  • 14. ⓒ 2019 by Bitnine Co, Ltd. All Rights Reserved. Graph ETL은 소스데이터로부터 추출, 변환, 그래프 적재 까지의 과정임 DecisionTutor - Graph Modeling Graph Modeling Predictive Service Learning &Analysis Knowledge Graph DATA TYPES TRANSFORMING GRAPH UPDATE Node.csv Rels.csv JSON BATCH BATCH NEAR REAL-TIME Extract Extract Extract Load Load Update DATA LAKES TABLES LEGACY DATABASES Hive, Hadoops SQL Servers, ORACLE Kafka, websocket MESSAGING & API STREAMS 14 Node.csv Rels.csv Agens HUB Neo4j Knowledge Graphs: The Path to Enterprise AI JSON JSON
  • 15. ⓒ 2019 by Bitnine Co, Ltd. All Rights Reserved. Learning은 분석에 필요한 데이터를 ML기법으로 학습시켜, 분석에 나올 유의미한 값을 도출하는 과정임 Graph GPU accelerated Distributed System In Memory In GraphDB DecisionTutor - Learning & Analysis Graph Modeling Predictive Service Learning &Analysis Knowledge Graph Knowledge GraphLearning & Analysis Tool 15 Service Board Neo4j Knowledge Graphs: The Path to Enterprise AI
  • 16. ⓒ 2019 by Bitnine Co, Ltd. All Rights Reserved. 예측서비스의 목적에 따라 다양한 ML 알고리즘을 사용하여 나온 결과값으로 분석을 진행함 다양한 변수들의 관계성을 규명하기 위한 최적의 모형을 데이터로부터 추정하는 통계적인 방법. 학습을 통하여 오차의 합을 최소화하는 파라미터를 구하는것을 목표로함 ex) 예측모델, 인과관계 모델 등 Multiple Linear Regression 제품에 대한 각 소비자의 평가를 받아서 평가 패턴이 비슷한 소비자를 한 집단으로 보고 그 집단에 속한 소비자 취향을 추천 ex) 상품추천, 영화 추천 Collaborative Filtering DecisionTutor - Learning & Analysis Graph Modeling Predictive Service Learning &Analysis Knowledge Graph 16 베이지안 확률을 네트워크 모델로 구성하여 변수간 인과관계 분석 ( 확률이론 + 그래프이론 ) ex) 사후확률 예측, 질병분석, 유전자 분석, 지식모형화 등 Bayesian Network
  • 17. ⓒ 2019 by Bitnine Co, Ltd. All Rights Reserved. Services Board 지식그래프는 ML에서 학습된 값들을 그래프에 저장하고 축적하여, 그래프 기반 지식베이스를 구축함 Machine Learning Space Knowledge Graph Space DecisionTutor - Knowledge Graph Graph Modeling Predictive Service Learning &Analysis Knowledge Graph TABLE JOINING 없이 빠른속도로 원하는 값을 조회할 수 있음 ML 학습이나 분석값을 지식그래프 체계로 저장 분석의 목적에 맞게 ML 분석결과값을 도출 17
  • 18. ⓒ 2019 by Bitnine Co, Ltd. All Rights Reserved. 지식 그래프는 다양한 소스로부터 축적된 모든 데이터를 의미적 관계를 연결한 형태의 그래프 기반 지식베이스임 DecisionTutor - Knowledge Graph Graph Modeling Predictive Service Learning &Analysis Knowledge Graph enterprise-knowledge.com 18 SPO Triple Set 현재 구글 지식그래프에서는 인물·장소·사물을 나타내는 약 5억개의 대상과 이와 관련된 180억개의 속성들이 서로 연결돼 맵핑 되어있으며, 지식그래프는 PC와 모바일에서 모두 제공됨 지식그래프는 관계 기반, 의미 기반 검색이 가능하며, 여러 정보를 체계화하고 서로 연결해 사용자에게 보다 똑똑한 정보를 제공
  • 19. ⓒ 2019 by Bitnine Co, Ltd. All Rights Reserved. 지식 그래프는 미래를 선도할 중요한 기술로 부각되고 있고, 많은 기업들이 기술을 연구하고, 적용하는 추세임 DecisionTutor - Knowledge Graph Graph Modeling Predictive Service Learning &Analysis Knowledge Graph 19 Hype Cycle for Emerging Technologies,Gartner, 2018.8.6
  • 20. ⓒ 2019 by Bitnine Co, Ltd. All Rights Reserved. Predictive Service의 예측결과를 통해 다양한 분야에서의 의사결정 지원 서비스를 제공함 Recommender System AI Monitoring SystemAI Decision Support 상품추천 컨텐츠 추천 경로추천 Clinical Decision Support Business Decision Support Assetmanager Monitoring Health Care Monitoring Forecasting Decision Support Education Tutoring DecisionTutor - Predictive Service Graph Modeling Predictive Service Learning &Analysis Knowledge Graph 20
  • 21. ⓒ 2019 by Bitnine Co, Ltd. All Rights Reserved. DecisionTutor 적용 분야 21 DecisionTutor는 전 산업군 다양한 분야에서 활용되며, 주요 적용 분야는 아래와 같음 Marketing Education Medical & Bioinformatics Financial Security Defense CRM Engineering ㆍ컨텐츠 추천, 상품 추천, 고객 취향 분석 ㆍ학습 취향 분석, 학습 수준 진단 및 최적 진도 분석 ㆍ인공지능 기반 튜터링 시스템 ㆍ의료 의사결정 지원 ㆍ환자 모니터링 & 코칭 AI ㆍ개인 건강관리 및 재활 모니터링 ㆍ투자자의 경영 의사결정 ㆍ침해위협, 변종 멀웨어 탐지 분석 및 경로 예측 ㆍ개인 고객에 대한 AI 상담 시스템 ㆍ에너지 사용량, 수요 예측 및 관리 시스템 ㆍAI 기반 인프라 및 장비 모니터링 시스템 ㆍAI 기반 생산 및 품질관리 시스템 적용 분야 사용 사례
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