Machine learning Design Patterns
Nastasia Saby
@saby_nastasia
Des exemples de systèmes sur lesquels j'ai travaillé :
- Prédire des pannes
- Détecter des anomalies
- Modèles commerciaux
- etc
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En informatique, et plus particulièrement en développement logiciel, un patron de conception (souvent appelé design pattern) est un arrangement caractéristique de modules, reconnu comme bonne pratique en réponse à un problème de conception d'un logiciel. Il décrit une solution standard, utilisable dans la conception de différents logiciels.
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Bonnes pratiques ?
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Feature Stores est un ML design pattern
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Mais c'est génial !
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Une chose n'existe que quand elle est nommée.
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Mettre les concepts dans des cases.
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Apprendre des trucs et astuces.
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Data représentation
Je vais te donner des astuces pour représenter tes données
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Feature Cross
Prédire l'affluence de la location de vélos
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Heure du jour et jour de la semaine
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Mais je connais ça ! Intéressant d'y mettre un nom.
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Autre exemple du livre : Embeddings
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Problem representation
Je vais te donner des astuces pour représenter le problème.
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Reframing
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Prédire le temps à passer sur une tâche
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Régression ou classification : c'est là la question
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- Si une distribution est large => classification
- Si une distribution est serrée => régression
Ça clarifie.
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Autres exemples : Rebalancing, neutral class
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Model training
Je vais te donner des astuces pour entraîner.
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Transfer learning
Analyse de sentiments sur des pneus
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Analyse de sentiments en général
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Analyse de sentiments en général + analyse de sentiments des pneus
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Jamais utilisé, mais en effet on peut dire que le transfer learning est un design pattern.
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Autres exemples : Useful overfitting, hyperparameters tuning
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Déployer
Je vais te donner des astuces pour déployer.
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Batch VS Online : recommendation
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Traitement par lots
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Traitement par unité
Reproducibility
Je vais te donner des astuces pour reproduire un vieux comportement.
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Workflow pipeline
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Model versionning
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Monitoring
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Code versionning
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Data versionning
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Réentraîner à chaque fois
Plus de l'ordre de sauver ma life
Responsible AI
Je vais te donner des astuces pour être plus responsable.
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Devenu super important
Heuristic benchmark
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Fairness et explainability
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Le problème des micro-travailleurs, les annotateurs