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#XebiConFr@YoannBENOIT@AlbanPhelip
1
Les algorithmes du Machine Learning
#XebiConFr
Data Scientist Data Engineer
Yoann Alban
2
#XebiConFr
➔ Présentation générale et cas d’utilisation➔ Systèmes de recommandation➔ Apprentissage non supervisé➔ Apprentissage supervisé➔ Le Machine Learning dans la vraie vie➔ L’avenir...
Agenda
3
#XebiConFr
Machine Learning
Kézako ?
4
#XebiConFr5
#XebiConFr
“ Le Machine Learning est le champ d'étude qui donne aux ordinateurs la capacité d'apprendre
sans être explicitement programmés ”
-- Arthur Samuel
6
#XebiConFr
Pourquoi ?
Quand ?
Où ?7
#XebiConFr8
#XebiConFr9
Les domaines
#XebiConFr
Quelques cas d’utilisation
10
#XebiConFr11
Connaissance client
#XebiConFr12
Segmentation client
Segmentation usages web
Connaissance client
Élaboration de scores
Satisfaction client
#XebiConFr13
Connaissance du marché
#XebiConFr14
Analyse de tendance
Connaissance du marché
Analyse des réseaux sociaux
Analyse de sentiments
Détection de communauté
#XebiConFr15
Optimisation Marketing
#XebiConFr16
Optimisation Marketing
Attribution Allocation
#XebiConFr17
Analyse personnalisée
#XebiConFr18
Analyse personnalisée
Targeting & Retargeting
Recommandations Campagnes promotionnelles
#XebiConFr19
Détection
#XebiConFr20
Détection
Fraude Anomalies
Pannes Personnes / Objets
#XebiConFr21
Prédiction
#XebiConFr22
Prédiction
VentesTrafic
Consommation
#XebiConFr
Les grandes familles d’algorithmes
23
#XebiConFr24
Beaucoup d’algorithmesRegroupés en grandes familles
#XebiConFr25
Beaucoup d’algorithmesRegroupés en grandes familles
#XebiConFr26
#XebiConFr
Systèmes de Recommandation
27
#XebiConFr
Recommandations Non Personnalisées
28
#XebiConFr
Recommandations Personnalisées
29
#XebiConFr
Recommandations Personnalisées
30
#XebiConFr
Recommandations Personnalisées
31
#XebiConFr32
Recommandations Personnalisées
#XebiConFr33
Recommandations Personnalisées
#XebiConFr34
Recommandations Personnalisées
#XebiConFr35
Recommandations Personnalisées
#XebiConFr
Recommandations Personnalisées
36
#XebiConFr
Recommandations Personnalisées
37
#XebiConFr
Recommandations Personnalisées
38
#XebiConFr
Recommandations Personnalisées
39
#XebiConFr
Filtrage Collaboratif
40
Comment générer les recommandations ?
#XebiConFr
Filtrage Collaboratif
41
User Factors
Item Factors
Comment générer les recommandations ?
#XebiConFr
Filtrage Collaboratif
42
User Factors
Item Factors
Comment générer les recommandations ?
#XebiConFr
Filtrage Collaboratif
43
User Factors
Item Factors
Comment générer les recommandations ?
#XebiConFr44
Recommandations Personnalisées
#XebiConFr45
Recommandations Personnalisées
#XebiConFr46
Beaucoup d’algorithmesRegroupés en grandes familles
#XebiConFr
Apprentissagenon supervisé
47
#XebiConFr48
#XebiConFr
Les nouveaux forfaits PaperPlane™ arrivent !
49
#XebiConFr
Nom Conso data Conso appel
Dupont 0,85 Go 1h09
Dupond 12,56 Go 7h25
Tournesol 4,56 Go 2h35
... ... ...
Consommation moyenne par mois
50
#XebiConFr
Représentation graphique
51
#XebiConFr
Clustering
52
#XebiConFr
Clustering
53
#XebiConFr
Clustering
54
#XebiConFr
Clustering
55
#XebiConFr
Clustering
56
#XebiConFr
Clustering
57
#XebiConFr
Clustering
58
#XebiConFr
Clustering
59
#XebiConFr
Clustering
60
#XebiConFr
Centroïdes Data Appel
Rouge 1,56 Go 1h07
Bleu 4,01 Go 3h04
Vert 8,02 Go 3h59
Centroïdes
61
#XebiConFr
Nom Data Appel
A320 2 Go 1h
Boeing 747 4 Go 3h
A380 8 Go Illimité
Les forfaits PaperPlane™
62
#XebiConFr
Apprentissage non superviséDémarche globale
63
#XebiConFr64
Beaucoup d’algorithmesRegroupés en grandes familles
#XebiConFr
ApprentissageSupervisé
Régression
65
#XebiConFr66
#XebiConFr
Prix des forfaits en fonction de l’âge
Nom Age Prix forfait
Dupont 24 ans 22 €
Dupond 43 ans 28 €
Tournesol 56 ans 42 €
... ... ...
67
#XebiConFr
Prix des forfaits en fonction de l’âge
68
#XebiConFr
Prix des forfaits en fonction de l’âge
69
Under-Fitting
#XebiConFr
Prix des forfaits en fonction de l’âge
70
Over-Fitting
#XebiConFr
Prix des forfaits en fonction de l’âge
71
Just Right
#XebiConFr
Prédiction pour un nouveau client
72
#XebiConFr
Prédiction pour un nouveau client
73
#XebiConFr
ApprentissageSupervisé
Classification
74
#XebiConFr75
#XebiConFr
Les clients vont-ils changer de forfait avec la nouvelle offre ?
Nom Ratio Go consommés / disponibles Changement ?
Dupont 0.4 Non
Dupond 1.2 Oui
Tournesol 0.6 Non
... ... ...
76
#XebiConFr
Changement de forfait
77
#XebiConFr
Changement de forfait
78
#XebiConFr
Changement de forfait
79
#XebiConFr
Prédiction pour un nouveau client
80
#XebiConFr
Prédiction pour un nouveau client
81
#XebiConFr
Les clients vont-ils changer de forfait avec la nouvelle offre ?
Nom Ratio Go consommés / disponibles Changement ?
Dupont 0.4 Non
Dupond 1.2 Oui
Tournesol 0.6 Non
Hadock 0.1 Oui
... ... ...
82
#XebiConFr
Autre organisation des données
83
#XebiConFr
Apprentissage de règles
84
Oui
#XebiConFr
Apprentissage de règles
85
OuiNon
< 0.7 > 0.7
#XebiConFr
Apprentissage de règles
86
Oui
< 0.7 > 0.7
< 0.2
NonOui
> 0.2
#XebiConFr
Prédiction pour un nouveau client
87
Oui
< 0.7 > 0.7
< 0.2
NonOui
> 0.2
Ratio actuel: 0.45
#XebiConFr
Prédiction pour un nouveau client
88
Oui
< 0.7 > 0.7
< 0.2
NonOui
> 0.2
Ratio actuel: 0.45
#XebiConFr
Prédiction pour un nouveau client
89
Oui
< 0.7 > 0.7
< 0.2
NonOui
> 0.2
Ratio actuel: 0.45
#XebiConFr
Méthodes d’ensemble90
#XebiConFr
➔ Objectif : Créer plusieurs arbres et rassembler les prédictions pour prendre une décision finale plus stable
Random Forest
91
#XebiConFr
➔ Principe◆ Sélection aléatoire d’un
sous-ensemble de données◆ Sélection aléatoire d’un
sous-ensemble de features➔ Moins interprétable mais gain
en stabilité et robustesse
Random Forest
92
#XebiConFr
Apprentissage superviséDémarche globale
93
#XebiConFr94
Beaucoup d’algorithmesRegroupés en grandes familles
#XebiConFr
Tout ça c’est bien beau...
95
#XebiConFr96
#XebiConFr
Texte brutAberrations
Format
Encoding...
Données manquantes
97
#XebiConFr
Le Feature Engineering
98
#XebiConFr
Nettoyer
99
#XebiConFr
Construire
100
#XebiConFr
Expérimenter
101
#XebiConFr
Les Technologies
102
#XebiConFr
Avoir les bons outils
103
#XebiConFr104
Les outils
#XebiConFr105
Les outils
#XebiConFr
Mise en production
106
#XebiConFr107
#XebiConFr
You need a team!
108
#XebiConFr109
#XebiConFr110
#XebiConFr
Les nouvelles applications
111
#XebiConFr
Le Deep Learning
112
#XebiConFr113
#XebiConFr114
#XebiConFr
Merci
115