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introduction au machine learning

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Page 1: Introduction au Machine Learning

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Centred’ExcellenceenTechnologiesdel’InformationetdelaCommunication

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IntroductionauMachineLearning

IngénieurdeRechercheSenior

MathieuGoeminne

Page 2: Introduction au Machine Learning

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Agenda

• PositionnementduCETIC• Qu’est-cequelemachinelearning?• Example:apprentissagesupervisé• Casd’utilisation• Lefuturdumachinelearning

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Page 3: Introduction au Machine Learning

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PositionnementduCETIC

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Page 4: Introduction au Machine Learning

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PositionnementduCETIC

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Rechercheappliquée Étudesdefaisabilité Preuvesdeconcept Transfertstechnologiques

Page 5: Introduction au Machine Learning

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CETIC&InternetduFutur

SOFTWARE&SERVICES

TECHNOLOGIES

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• CloudComputingetArchitecturesdistribuées• Gestiond’infrastructuresdeCloud• Programmationdistribuée• WebProgrammable

• Gestiondesdonnées• StockageBigData• FrameworkdeprogrammationBigData

• OpenInnovation• LogicielLibre• Donnéesouvertes• Numériqueetco-creation(VoirLivingLabsetHubcréatif)

SOFTWARE&SERVICES

TECHNOLOGIES

Page 6: Introduction au Machine Learning

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Qu’est-cequeleMachineLearning?

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Page 7: Introduction au Machine Learning

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MachineLearning?• 70’:Généralisationdustockagestructurédedonnées.• Questions:Quellevaleurau-delàdelarestitutiondesdonnées?• Commenttirerdel’informationdesdonnées?• Commentdécouvrirdestendances/structuresàpartirdesdonnées?

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Page 8: Introduction au Machine Learning

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MachineLearning?

• Rationalisationdeladécouvertederelationsentrelesfaits.• Ycompriscellesquinesontpasintuitives.• Pasnécessairementdesliensdecausalité.

• Processussystématiquebasésurlesfaits…• Ycomprisnombreux.• Ycompriscomplexes.

• Fondationsstatistiquesimportantes.

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Page 9: Introduction au Machine Learning

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Unefamilled’approches

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Page 10: Introduction au Machine Learning

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Ajouterdelavaleur

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Difficulté

Vale

ur

Analyse descriptive

Analyse prédictive

Analyse prescriptive

Que s’est-il passé?

Que va-t-il se passer?

Comment faire en sorte que ça se passe?

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Example:apprentissagesupervisé

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Page 12: Introduction au Machine Learning

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Apprentissagesupervisé

• Onramènelejeudedonnéesàuntableau.• Valeurd’unecolonneàpartirdesautrescolonnes?• Apprentissage:définitiondesparamètresd’unmodèle.• Supervision:utilisationdel’historiquepourguiderleparamétrage.

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Client Âge Revenus MontantCrédit

Remboursé?

A 53 100K 180KO

B 18 30K 213KN

C 23 36K 155KO

D 54 42K 75KO

E 44 33K 120KN

Page 13: Introduction au Machine Learning

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Apprentissagesupervisé(suite)

• Lerésultat:unmodèle+procédémenantsystématiqueàunevaleurdelacolonnecible:laprédiction.• Possibilitéd’évaluerlaqualitéd’unmodèleenluifaisant«prédire»lesdonnéeshistoriques.

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Âge

Montant

Remboursé Non remboursé

Montant

Revenus

Remboursé

[<30] [≥30]

[<184] [≥184] [≥215][<215]

[≥90][≥90]

Page 14: Introduction au Machine Learning

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Quelquesfacteursd’efficacitédumachinelearning

• Qualitédesdonnées:bruit,variété,incohérences,etc.• Préparationdesdonnéesetapproche:travaild’équipeetméthodologiedegestiondeprojets.• Choixd’unboncompromisentre:• laspécialisationdumodèleetsacapacitéàgénéraliser.• satendanceàretournerdesfauxpositifsetdesfauxnégatifs.

• Avecunsystèmeapprenant,lerisqued’erreurestinévitablemaisquantifiable.

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Page 15: Introduction au Machine Learning

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Casd’utilisation

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Page 16: Introduction au Machine Learning

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Améliorationdesprocessus

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Maintenanceprédictive Détectiondebogues

Identificationdesfacteursd’influence Marketingdirect

Page 17: Introduction au Machine Learning

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Prisededécisions

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Gestiondeplansdecampagne

Opérationsboursièresautomatiques

Formation«aubesoin»

Allocationdynamiquederessources

Page 18: Introduction au Machine Learning

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Intelligenceartificielle

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Véhiculesetrobotsautonomes

Interfacesvocales Analysedesentiments

Assistancejudiciaire

Page 19: Introduction au Machine Learning

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Lefuturdumachinelearning

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Page 20: Introduction au Machine Learning

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Lefuturdumachinelearning

• Vifregaind’intérêtpourlesréseauxdeneurones• Ledeeplearningestlanouvellemagieblanche.• Unréelpasenavant…maispaslapanacée.

• Percéeattenduedansledomainedel’IA.• Peut-êtreàlaveilledesingularitétechnologique.• UneIAquicréeraituneIAquiplaceraitl’évolutiontechnologiquehorsdeportéedel’intelligencehumaine.• 2020-2050?

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[3]

Page 21: Introduction au Machine Learning

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linkedin.com/company/cetic

[email protected]

+3271490700

twitter.com/@CETICtwitter.com/@CETIC_be

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AéropoledeCharleroi-GosseliesAvenueJeanMermoz28

B-6041Charleroi-Belgique

Questions?

[email protected]

mailto:%[email protected]
Page 22: Introduction au Machine Learning

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Notes[1]http://trends.levif.be/economie/lawyerz/l-intelligence-artificielle-peut-elle-sauver-la-justice/article-normal-603501.html

[2]http://www.wired.co.uk/article/ibm-watson-medical-doctor

[3]Jean-PierrePetit,‘Àquoirêventlesrobots?’,Belin

Tousdroitsréservés

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http://trends.levif.be/economie/lawyerz/l-intelligence-artificielle-peut-elle-sauver-la-justice/article-normal-603501.html
http://www.wired.co.uk/article/ibm-watson-medical-doctor

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Machine Learning: Machine Learning: