Introduction à l'apprentissage automatique
Nastasia Saby
@saby_nastasia
#ML #DataScience #IA #Nager #Plonger #Voyager
@saby_nastasia
3 mots à retenir :
- Intelligence artificielle (IA),
- Apprentissage automatique = Machine learning
3 idées à retenir :
- C'est pas magique
- L'idée n'est pas si révolutionnaire
- Juste une autre forme de code basé sur des maths et des stats
Est-ce que le machine learning peut m'aider pour organiser un barbecue ?
Mais c'est quoi ce machine learning et cette intelligence artificielle dont tout le monde parle ?
Définition générale
L'IA (intelligence artificielle), c'est has-been.
Alan Turing et la notion de "learning machines", 1950 : Computing Machinery and Intelligence
Arthur Samuel, 1959, premier à utiliser le terme de "machine learning"
the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.
Tom Michael Mitchell, 1997, une définition plus moderne
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, 2020
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.
Bière | Amerture | Bon/Pas bon |
---|---|---|
Quinarelle | 30% | Bon |
Kriek | 5% | Pas bon |
Data
Fonction
Algorithme
Pourboires avec nombre de table et heure
Data
Fonction
Nouvelle table
Montant du pourboire
Algorithme
Pourboires avec nombre de table et heure
Différents types de machine learning
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
Samedi 1 | Samedi 2 | Samedi 3 | |
---|---|---|---|
Saucisses | 25 | 35 | 27 |
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
Nombre de personnes
Nombre de saucisses consommées
Nombre de personnes
Nombre de saucisses consommées
Alerte terminologie : régression linéaire
Nombre de personnes - Nombre de patates - Météo
Nombre de saucisses consommées
Est-ce qu'on a pu aller plus loin avec du machine learning ??
Data
Fonction
Nouvelle bière
Bon/Pas bon
Algorithme
Quinarelle
Kriek
Alerte terminologie : classification
Plus de 20% d'amertume
Bon
Pas bon
Alerte terminologie : Arbre de décision
Oui
Non
Nombre de personnes
Nombre de saucisses consommées
Alerte terminologie : régression
On résume
Apprentissage supervisé
Variables explicatives / Variables expliquées
Régression
Classification
Prédiction
Exemples utiles (ou pas) au bien commun
A quoi rêvent les algorithmes ?
A rien d'autres que ce que les data et les personnes qui travaillent 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
Gourmands
Non gourmands
Moyens gourmands
Fatiha | Megan | Maurice | Amar | Irina |
---|---|---|---|---|
8/10 | 2/10 | 5/10 | 7/10 | 3/10 |
Gourmands et pas intéressés par la politique
Non gourmands et intéressés par la politique
Moyens gourmands et intéressés par la politique
Alerte terminologie : Clustering
Alerte terminologie : Cluster
Alerte terminologie : Apprentissage non supervisée
Comment peut-on automatiser cela avec le machine learning ?
Choisir aléatoirement 3 personnes.
Ces personnes sont les centres des clusters.
Affecter chaque personne au groupe dont il est le plus proche en son centre
Recalculer le centre de chaque cluster
Répéter
JUSQU‘A CONVERGENCE
OU un certain nombre de fois
On peut coder ça
Exemples utiles (ou pas) au bien commun
Résumé
Synthèse des types de machine learning vus
Alerte terminologie : Apprentissage supervisé
Alerte terminologie : Apprentissage non supervisé
Alerte terminologie : Variables explicatives
Alerte terminologie : Variables expliquées
Alerte terminologie : Régression
Alerte terminologie : Classification
Alerte terminologie : Clustering
Alerte terminologie : Régression linéaire
Alerte terminologie : Arbre de décision
Partir des données et non plus d’un algorithme
Data
Fonction
Algorithme
Big Data or not Big Data ?
Ethique du machine learning
Des questions ?
Nastasia Saby
@saby_nastasia