Machine learning sans magie et sans s'arracher les cheveux
Nastasia Saby
@saby_nastasia
Zenika
BlendWebMix 2019
#PHP, #Scala, #Spark, #Kafka, #ML, #TDD, #Craft
@saby_nastasia
Est-ce que le machine learning peut m'aider pour organiser un barbecue ?
Mais c'est quoi ce machine learning dont tout le monde parle ?
Définition générale
Le machine learning, c'est has-been.
Alan Turing et la notion de "learning machines", 1950 : Computing Machinery and Intelligence
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Arthur Samuel, 1959, premier à utiliser le terme de "machine learning"
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the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.
Tom Michael Mitchell, 1997, une définition plus moderne
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A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E
Moi, 2019, à la Blend
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Passer de la data dans une moulinette (aussi appelé algo) pour en sortir de la connaissance (possiblement réutilisable sur d'autres données)
Raisonnement qui sert aussi pour préparer un barbec.
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| Bière | Amerture | Bon/Pas bon |
|---|---|---|
| Quinarelle | 30% | Bon |
| Kriek | 5% | Pas bon |
Data
Fonction
Algorithme
Quinarelle
Kriek
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Data
Fonction
Nouvelle bière
Bon/Pas bon
Algorithme
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Quinarelle
Kriek
Différents types de machine learning
Apprentissage supervisé
Apprentissage non supervisé
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Les besoins d'un barbecue :
prévoir et inciter les gens à se parler
Quelle quantité/qualité de nourriture/boisson prévoir ?
Idée de prédiction
Moyenne pour définir la quantité
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| Samedi 1 | Samedi 2 | Samedi 3 | |
|---|---|---|---|
| Saucisses | 25 | 35 | 27 |
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| Samedi 1 | Samedi 2 | Samedi 3 | |
|---|---|---|---|
| Saucisses | 25 | 35 | 27 |
(25 + 35 + 27) / 3 = 29
Alerte terminologie : variables explicatives
Alerte terminologie : variables expliquées
Nombre de personnes : variable explicative
Nombre de saucisses consommées :
variable expliquée
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Nombre de personnes
Nombre de saucisses consommées
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Nombre de personnes
Nombre de saucisses consommées
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Alerte terminologie : régression linéaire
Nombre de personnes - Nombre de patates - Météo
Nombre de saucisses consommées
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Alerte terminologie : régression linéaire univariée
Alerte terminologie : régression linéaire multivariée
Est-ce qu'on a pu aller plus loin avec du machine learning ??
Data
Fonction
Nouvelle bière
Bon/Pas bon
Algorithme
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Quinarelle
Kriek
Alerte terminologie : classification
Plus de 20% d'amertume
Bon
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Pas bon
Alerte terminologie : Decision Tree
Oui
Non
Nombre de personnes
Nombre de saucisses consommées
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Alerte terminologie : régression
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On résume
Apprentissage supervisé
Variables explicatives / Variables expliquées
Régression linéaire
Decision Tree
Exemples utiles (ou pas) au bien commun
A quoi rêvent les algorithmes ?
A rien d'autres que ce que les data et les développeurs rêvent.
Comment inciter les gens à se parler ?
Comment faire des plans de table avec un petit nombre de personnes ?
La table des enfants
La table des amis de la fac
La table des mariés et des très proches
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Gourmands
Non gourmands
Moyens gourmands
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| Fatiha | Megan | Maurice | Amar | Irina |
|---|---|---|---|---|
| 8/10 | 2/10 | 5/10 | 7/10 | 3/10 |
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Gourmands et pas intéressés par la politique
Non gourmands et intéressés par la politique
Moyens gourmands et intéressés par la politique
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Alerte terminologie : Clustering
Alerte terminologie : Cluster
Alerte terminologie : Apprentissage non supervisée
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Comment peut-on automatiser cela avec le machine learning ?
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Choisir aléatoirement 3 personnes.
Ces personnes sont les centres des clusters.
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Affecter chaque personne au groupe dont il est le plus proche en son centre
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Recalculer le centre de chaque cluster
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Répéter
JUSQU‘A CONVERGENCE
OU un certain nombre de fois
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Alerte terminologie : KMeans
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Exemples utiles (ou pas) au bien commun
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Retour à la vie des développeurs : Pourquoi le machine learning marche ou ne marche pas dans mon cas ? Et dans quel cas marche-t-il ?
Synthèse des types de machine learning vus
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Alerte terminologie : Shallow learning
Alerte terminologie : Deep learning
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Alerte terminologie : Apprentissage supervisé
Alerte terminologie : Apprentissage non supervisé
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Alerte terminologie : Variables explicatives
Alerte terminologie : Variables expliquées
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Alerte terminologie : Régression
Alerte terminologie : Classification
Alerte terminologie : Clustering
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Alerte terminologie : Régression linéaire
Alerte terminologie : Decision Tree
Alerte terminologie : KMeans
Renversement cérébral : partir des données et non plus d’un algorithme
Data
Fonction
Algorithme
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Big Data or not Big Data ?
Ethique du machine learning
Merci
Des questions ?
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