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Tendances ia

Les Tendances de 2019 en Machine Learning

2019 sera une année charnière pour les technologies de l’intelligence artificielle (IA) et d‘apprentissage automatique (ML). En effet, vu que des applications industrielles réelles démontrent leurs avantages cachés et leur valeur pour les consommateurs. Jusqu’à présent, des scientifiques et des savants ont revendiqué l’utilisation de technologies basées sur l’IA, mais ces dernières n’ont pas encore été testées dans des applications commerciales à grande échelle. Nous verrons que une grande partie de ces technologies sont mises sur le marché pour que les utilisateurs puissent en jouir et les évaluer.

Pour débuter, considérons quelques statistiques récentes de l’industrie. 

L’apprentissage machine (ML), reconnu universellement comme l’un des  moteurs majeurs de la transformation numérique. Il sera responsable d’investissements cumulés de 58 milliards de dollars d’ici la fin de 2021.

• L’industrie mondiale, avec un TCAC de 42%, représentera près de 9 milliards de dollars d’ici la fin de 2022.

• Le marché des réseaux de neurones atteindra plus de 20 milliards de dollars en 2024

• La prediction est que le marché des applications Deep Learning (DL) aux États-Unis passera de 100 millions de dollars en 2018 à 935 millions de dollars en 2025.

Que l’on parle de chatbots ou d’agents numériques, ou de démonstrations en magasin basées sur la réalité virtuelle, l’IA a promis quelque chose pour chaque secteur de l’industrie. McKinsey & Company, dans Notes from the Frontier: Modélisation de l’impact de l’IA sur l’économie mondiale, a prédit que d’ici 2030, 70% des entreprises utiliseront l’IA.

L’adoption rapide de l’IA dans les entreprises mondiales aidera le marché de l’IA à atteindre environ 13 000 milliards de dollars en 2030. Cependant, McKinsey ajoute un avertissement indiquant que des taux d’adoption élevés pourraient entraîner de graves écarts de performance entre les développeurs et les non-développeurs. Les technologies avancées d’IA peuvent non seulement élargir les pays riches des pays sous-développés, mais peuvent également menacer des emplois dans des sociétés riches.

Tendance 1:

Les volants de données dominant l’écosystème commercial de 2019, les coûts d’acquisition et de stockage des données vont considérablement baisser. Cette tendance facilitera l’accès aux algorithmes ML hébergés sur le cloud. Les modèles ML pré-formés permettront à chaque entreprise de puiser dans une plate-forme prête à l’emploi d’intelligence et d’analyse transférables.

Tendance 2:

Aucune quantité de données ne peut être utile à une entreprise à moins que de puissants algorithmes ne puissent en extraire les informations nécessaires. En 2019, alors que l’économie des algorithmes reprend la gestion traditionnelle des processus d’entreprise, chaque entreprise se transforme en une société de données où les scientifiques et les chercheurs peuvent interagir directement avec les dirigeants et les opérateurs pour trouver ensemble des solutions commerciales.

Tendance 3:

L’augmentation de l’app store ressemble au marché des algorithmes, où chaque personne est un innovateur, un acheteur ou un vendeur d’applications. Alexander Linden, directeur de recherche chez Gartner, pense que dans cet environnement, un innovateur d’application n’aura pas besoin de «canaux de vente, de marketing ou de distribution» pour vendre ses idées ou ses produits.

Tendance 4:

De nombreux joueurs utilisent aujourd’hui des agents virtuels pour un service client à faible coût. L’agent virtuel est généralement programmé pour fournir aux clients des services d’assistance à la clientèle de base. L’idée principale est de faire en sorte que le client ait le sentiment de parler à une personne réelle, tout en réduisant les coûts opérationnels.

Tendance 5:

Cette technologie offre aux machines le pouvoir de convertir des données en texte, qui est largement utilisé pour convertir les commentaires des clients en résumés ou rapports. . Avec les futurs systèmes open source, Machine Learning et Deep Learning, les modèles intelligents pourront en faire davantage comme le balisage des images ou la recommandation de produits.

Tendance 6:

Les applications Blockchain ont été testées dans les domaines de la santé, des assurances, de la cybersécurité et des contrats. gestion, et de nombreux autres secteurs de l’industrie. Les résultats de ces applications pilotes seront peut-être disponibles l’année prochaine.

Tendance 7:

La littérature du secteur semble indiquer que des unités de fabrication, des chaînes d’approvisionnement et des services logistiques particuliers ont déjà déployé et utilisé avec succès des robots. (Comment vous sentirez-vous si demain vous allez au travail et découvrez que votre nouveau patron est un robot?)

Tendance 8:

Une automatisation accrue est une préoccupation croissante pour les chefs d’entreprise et les employés. L’intelligence artificielle et les technologies associées vont-elles dépasser les performances des travailleurs humains, les rendant ainsi redondants? La peur est naturelle et réelle. La tendance à la réduction des effectifs et à la réduction des effectifs existe déjà, et les prévisions sombres des observateurs de l’industrie tels que McKinsey et Gartner pour 2025 ont laissé les gens dans l’incertitude.

Tendance 9:

Ces statistiques pourraient rassurer ceux qui craignent de perdre leur emploi au profit de machines dans un avenir proche: selon McKinsey, les machines vont probablement “augmenter l’emploi” d’environ 5% d’ici 2030 et d’améliorer la productivité d’environ 10%. “S’agira-t-il d’une collaboration homme-machine?

Tendance 10:

Tesla dispose de plus de 780 millions de kilomètres de données de conduite qui sont transmises à l’ordinateur principal voiture autonome à travers des radars, des capteurs et des caméras. Google dispose d’un peu plus de 1,5 million de miles de données de conduite. Dans le monde de l’auto-conduite, les données de conduite sont utilisées pour naviguer dans la voiture, changer de voie ou éviter une collision.

objectifs data scientist

Les 6 Objectifs à Atteindre Pour Les Data Scientists 2019

Énormément de personnes travaillant déjà dans des secteurs centrés sur la technologie réalisent qu’elles veulent se lancer dans de nouvelles voies qui leur donneront l’opportunité éventuellement de faire carrière dans la données.

Ce but en soi n’a rien de négatif, mais il est important que la population se fixe également des objectifs pour 2019 qui les aideront à se rapprocher de cet objectif plus large.

1. Créer vous un réseau pertinent

Close Up Photography of Yellow Green Red and Brown Plastic Cones on White Lined SurfaceLa mise en réseau avec d’autres personnes également intéressées par la science des données permet aux gens d’en apprendre davantage sur les options pédagogiques existantes, de comprendre les outils les plus importants dans l’industrie de la science des données et d’être encouragés par des individus qui étaient auparavant des scientifiques expérimentés.

L’Institut de recherche opérationnelle et des sciences de la gestion, ou INFORMS, est la plus grande organisation internationale de ce type et compte des milliers de membres. Bien que l’organisation organise des événements en personne, il existe également un forum en ligne réservé aux membres.

Cependant, il peut également exister des options locales que les scientifiques expérimentés pourraient explorer dans leurs communautés. MeetUp.com propose des réunions de toutes sortes dans le monde entier et compte plus de 5 000 événements liés à la science des données.

2. Obtenir un diplôme reconnu en sciences des données

Diploma and Square Academic Hat on Grass Field

Si une personne souhaite augmenter son potentiel de gains dans un futur rôle en science des données, l’une des solutions consiste à obtenir un diplôme supérieur en sciences des données. De nombreuses écoles proposent des diplômes de maîtrise en administration des affaires (MBA) avec une concentration en science des données.

Une méthode pour en savoir plus à leur sujet et pour faire une liste de présélection serait d’explorer au moins une école au moins une fois par semaine. Cette approche permet d’obtenir des informations détaillées sur environ 20 écoles chaque mois et permet d’acquérir des connaissances sans être trop pressé.

Les salaires moyens des diplômés du MBA varient en fonction de facteurs tels que la concentration choisie et le nombre d’années d’expérience professionnelle d’une personne. Comme les compétences en science des données sont extrêmement demandées, il est probable qu’une concentration en MBA en science des données permettrait à un candidat de se démarquer du reste du domaine.

Des statistiques récemment compilées montrent une pénurie de données scientifiques aux États-Unis. Un diplôme d’études supérieures pourrait doter une personne des moyens nécessaires pour combler cette lacune et lui permettre de gagner un salaire supérieur à la moyenne.

3. Travailler sur les projets Data Science

Beaucoup de personnes qui sont des scientifiques de données ou veulent travailler sur le terrain ont des périodes où elles apprennent elles-mêmes. Cela signifie que même si les personnes ne possèdent pas encore de formation en informatique, elles peuvent lancer des projets en informatique de manière autonome, stimulées par la curiosité et le désir d’améliorer leurs compétences.

Les personnes qui envisagent de faire carrière dans la science des données devraient essayer un système de définition d’objectifs particulier que les équipes de Google, Amazon et d’autres sociétés notables utilisent pour leurs projets de science des données. Cela implique de définir des objectifs et des résultats clés.

Les objectifs se rapportent au but du projet et les principaux résultats indiquent comment une personne atteindrait le but. 

Une personne peut appliquer des subsets à un projet de science des données en choisissant la métrique la plus significative qui lui est associée. Cette métrique définit l’objectif et les résultats clés analysent en profondeur les processus que doit suivre l’individu pour que le projet porte ses fruits. Il est préférable que chaque résultat clé soit associé à une date.

4. Améliorer les capacités de narration de données

Trouver des informations significatives dans une collection de données est une compétence nécessaire pour un scientifique des données, mais cette personne doit également être un excellent narrateur de données. Sinon, les décideurs d’une entreprise ne pourront pas comprendre pourquoi une conclusion particulière tirée des données est précieuse. Si le public ne voit pas les idées suffisamment convaincantes, il ne fera aucun changement.

En 2019, une personne pourrait s’exercer à communiquer ses résultats de science des données à des amis ne possédant pas de formation en informatique. Ils pourraient demander à ces personnes des suggestions d’amélioration.

5. Familiarisez-vous avec les nouvelles tendances et appliquez-les à vos objectifs de carrière


La science des données est une industrie qui évolue rapidement, et les professionnels qui peuvent le mieux suivre le rythme de l’évolution du paysage sont généralement ceux qui font des efforts conscients pour le faire. L’IdO, les outils à code source ouvert et l’analyse prédictive font partie des tendances susceptibles de se profiler en 2019.

Au lieu de simplement se renseigner sur les tendances et de se tenir au courant des dernières nouvelles à leur sujet, les personnes qui souhaitent devenir des spécialistes des données doivent examiner comment elles pourraient appliquer ces tendances à leurs objectifs de carrière.

Par exemple, une personne peut explorer de nouveaux logiciels de science des données à source ouverte et commencer à les utiliser dès que possible pour se familiariser avec son fonctionnement. Ou bien, il pourrait être utile de suivre un cours en ligne sur les principes fondamentaux de l’analyse prédictive et de comprendre pourquoi ce segment du domaine est si crucial pour les entreprises qui embauchent des scientifiques de données.

6. Apprendre de nouveaux langages de programmation

Black and Gray Laptop ComputerLes scientifiques de données utilisent divers langages de programmation dans leurs travaux. Apprendre de nouvelles personnes en 2019 est une initiative proactive visant à acquérir les connaissances nécessaires pour exceller dans les carrières futures.

Si les personnes souhaitant travailler dans le domaine de la science des données ne connaissent pas encore de langages de programmation, 2019 est le moment idéal pour développer les connaissances. Python est un langage de programmation à la croissance rapide et populaire, dont dépendent souvent les spécialistes des données. Sa syntaxe est facile à comprendre, ce qui en fait un excellent premier langage de programmation.

R et SQL sont deux autres langages fréquemment utilisés en science des données, ce qui les rend dignes d’intérêt. Mais, alors qu’ils s’efforcent d’accroître leurs prouesses en matière de langage de programmation, les gens doivent se rappeler qu’il est plus utile de connaître un ou deux langages de programmation exceptionnellement bien, plutôt que de comprendre le strict minimum à propos de nombreux autres.

Avoir le bon mindset est fondamental

En plus de ces objectifs, il est essentiel que les personnes restent motivées même lorsqu’elles rencontrent des difficultés.

En développant cet engagement vis-à-vis de la science des données, les futurs scientifiques en données pourraient constituer un atout encore plus grand pour les entreprises où ils travaillent.

R

datacleaning R

Des milliers voir des  millions ou des milliards d’éléments de données entrant dans les entreprises chaque jour. Il est presque inévitable que la plupart d’entre elles ne possèdent pas la qualité suffisante pour créer des modèles de gestion efficaces. S’assurer que vos données sont propres doit toujours être la partie la plus importante et sans doute la plus importante d’un flux de travail Data Science. Sans cela, vous aurez du mal à voir ce qui est primordial et vous il se peut que vous preniez de mauvaises décisions en raison de doublons, d’anomalies ou d’informations manquantes.

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L’un des outils de programmation de données les plus populaires et les plus puissants est R, langage et environnement open source pour l’informatique statistique et les graphiques. R propose tous les outils nécessaires pour produire des projets data science. Avec cet environnement, plusieurs bibliothèques de l’environnement R facilitent le nettoyage et la manipulation des données avant le début d’un projet.

Explorer les données

La plupart des outils facilitant d’explorer un ensemble de données que vous avez importé existent déjà sur la plate-forme R.

Cette commande donne tout simplement une vue d’ensemble de tous vos attributs de données, en montrant les divisions min, max, médiane, moyenne et catégorie pour chacun. C’est une excellente méthode pour repérer rapidement les éventuelles anomalies de données.
Ensuite, vous pouvez utiliser un histogramme pour mieux comprendre la distribution de vos données. Cela permettra d’afficher les valeurs aberrantes au sein du jeu de données ou les colonnes numériques que vous souhaitez particulièrement observer.

Le package plyr

Vous devrez installer le paquet plyr pour créer votre histogramme, en utilisant la fonctionnalité standard R pour l’installation de bibliothèques.

 

<code>

Install.packages(“plyr”)

Library(plyr)

Hist(YOUR_DATASET_NAME)

</code>

Cela mettra en place une visualisation de vos données pour détecter rapidement les anomalies. Une visualisation de boîte à moustaches utilise le même package mais se scinde en quartiles pour la détection des valeurs aberrantes. Ces deux éléments combinés vous indiqueront rapidement si vous devez limiter l’ensemble de données ou n’en utiliser que certains segments dans un algorithme ou une modélisation statistique.


Correction des erreurs

R possède un certain nombre de méthodes prédéfinies pour corriger les erreurs de données, telles que la conversion de valeurs, comme vous le feriez dans Excel ou SQL avec une logique simple, par exemple. as.charater() convertit la colonne en chaîne de caractères.
En revanche, si vous souhaitez commencer à corriger les erreurs que vous avez vues dans votre histogramme ou votre boîte à moustaches, d’autres packages peuvent le faire.


Le paquet stringr

Stringr peut vous aider à nettoyer vos données de différentes manières, par exemple via la suppression d’espaces blancs et le remplacement de certains mots inutiles. Ce sont des bits de code assez standard structurés comme str_trim (YOUR_DATA_FIELD) qui supprime simplement les espaces.
Cependant, qu’en est-il de l’élimination des anomalies évoquées dans notre histogramme? Cela nécessiterait un peu plus de complexité que cela, mais à titre d’exemple de base, nous pouvons dire à R de remplacer toutes les valeurs aberrantes de notre champ par la valeur médiane de ce champ. Cela déplacera tout ensemble et enlèvera le biais d’anomalie.
Valeurs manquantes
Dans R, il est très simple de rechercher des données incomplètes et d’exécuter des actions avec ce champ. Par exemple, cette fonction éliminera complètement les valeurs manquantes de la colonne de données choisie.

 

<code>

Na.omit(YOUR_DATA_COLUMN)

</code>

Des options similaires permettent de remplacer les valeurs vides par 0 ou N / A en fonction du type de champ et d’améliorer la cohérence du jeu de données.

Résultat de recherche d'images pour "r studio"

• Le paquet tidyr

Le paquet tidyr est conçu pour ranger vos données. Cela fonctionne en identifiant les variables dans votre jeu de données et en utilisant les outils fournis pour les déplacer dans des colonnes avec trois fonctions principales ou bien organiser une (), séparer () et répartir ().
La fonction organiser () prend plusieurs colonnes et les rassemble en paires de valeurs clés. Un exemple, disons que vous avez des données de score d’examen comme.

 

Nom

Exam A

Exam B

Martin

45

90

Walter

66

80

Samuel

55

65

 

Les fonctions de rassemblement fonctionnent en transformant cela en colonnes utilisables comme celle-ci.

Nom

Exam

Score

Martin

A

45

Walter

A

66

Samuel

A

55

Martin

B

90

Walter

B

80

Samuel

B

65

Maintenant, nous sommes vraiment en mesure d’analyser les résultats de l’examen. Les fonctions séparées et étendues font des choses similaires que vous pouvez explorer une fois que vous avez le paquet, mais qui finissent par caler vos données au besoin.
Voici quelques autres packages intéressants qui peuvent être utiles pour le nettoyage des données dans R

• le paquet purrr

Le paquet purrr est conçu pour la lutte contre les données. Il ressemble beaucoup au paquet plyr, mais il est plus ancien et certains utilisateurs le trouvent simplement plus facile à utiliser et plus standardisé dans ses fonctionnalités.

• Le paquet sqldf

De nombreux utilisateurs de R sont plus à l’aise avec le langage SQL que le R. Cette fonction vous permet d’écrire du code SQL dans R studio pour sélectionner vos éléments de données.

• Le paquet de janitor

Ce package est capable de rechercher des doublons sur plusieurs colonnes et de créer facilement des colonnes conviviales à partir de votre cadre de données. Il a même une fonction get_dupes () pour rechercher des valeurs en double parmi plusieurs lignes de données. Si vous souhaitez dédupler vos données de manière plus avancée, par exemple en trouvant différentes combinaisons ou en utilisant la logique floue, vous souhaiterez peut-être plutôt utiliser un outil de déduplication.

• Le package splitstackshape

Il s’agit d’un package plus ancien qui peut fonctionner avec des valeurs séparées par des virgules dans une colonne de données. Utile pour la préparation d’enquêtes ou d’analyses de texte.
R a un grand nombre de paquets et cet article ne touche vraiment qu’à la surface de ce qu’il peut faire. Comme de nouvelles bibliothèques apparaissent tout le temps, il est important de faire vos recherches et d’en obtenir les bonnes avant de commencer tout nouveau projet.

data science vs big data

Data science vs Big Data

Dans un univers où «Big Data» et «Data Science» sont ultra présents dans les réseaux sociaux liés à la technologie, les termes ont-ils finalement atteint la saturation de l’intérêt public? Tandis que l’utilisation de quantités de données massives est devenue une pratique courante, le rôle de la «science des données» remplace-t-il le battage médiatique du «Big Data»?

Les recherches

L’informatique en mode Cloud a commencé a éclaté à la fin de 2007 et les réseaux sociaux au début 2009.  Recherches internationales en anglais sur les réseaux sociaux et le cloud computing via Google Trends.
Pourtant, alors que l’expression «réseaux sociaux» a augmenté de manière linéaire au cours de la décennie. «L’informatique Cloud» a suivi une trajectoire très différente, culminant en mars 2011. Diminuant jusqu’à la fin de 2016 et se stabilisant depuis trois ans.

Il parrait que l’idée de louer de la puissance de calcul dans le «Cloud» soit devenue si probable que nous n’en discutons même plus. Même si les réseaux sociaux, malgré leurs omnipotences, continuent d’attirer notre attention. La phase de recherche la plus populaire au cours des 12 derniers mois a été «marketing sur les réseaux sociaux». Refléchissant le pouvoir sans limites des géants numériques en matière de contrôle du flux continu d’attention tant convoité par les entreprises. Il est intéressant de savoir que «les réseaux sociaux» et «sur les médias sociaux» sont les deux recherches les plus populaires du monde entier. Reflétant le fait que malgré leur apparente omniprésence. Les médias sociaux restent un nouveau concept pour beaucoup de la population cosmopolite mondiale.

Les termes

Le terme désormais répandu de «big data» commence sa ascension fulgurante avec la chute libre de l’informatique en cloud. laissant penser que l’attention du public sur la location de matériel informatique a été rapidement remplacée par la façon dont toute cette puissance informatique était utilisée. Pour analyser d’énormes jeux de données.
Par contre, la «science des données» et «l’apprentissage en profondeur» décollent en 2013 et s’accélèrent en 2014. Il est intéressant de comprendre que malgré l’explosion markovienne de l’apprentissage en profondeur ces dernières années. L’intérêt pour cette requête semble s’être stabilisé, suggérant peut-être que nous recherchons maintenant davantage les applications individuelles de l’apprentissage en profondeur que la phrase elle-même.

Une recherche Web internationale en anglais sur «data science», «deep learning» et «big data» via Google Trends.

De manière plus simple, la «science des données» a dépassé le «big data» en termes de volume total de recherche. L’informatique en cloud a cédé la place au big data à ce que nous faisons avec tout ce matériel, mais l’accent a également été mis sur le regroupement d’énormes groupes de données au profit de personnes et de processus donnant un sens à toutes ces données. Bien qu’il ne soit qu’une pure coïncidence, il est cool de noter que la science des données et l’apprentissage en profondeur ont rapidement gagné en popularité juste après les révélations d’Edward Snowden en juin 2013, soulevant la question de savoir si la sensibilisation accrue du public à l’exploration de données avait suscité un intérêt accru pour ces domaines.

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Enfin, en fusionnant tous ces termes sur le même calendrier. Et en ajoutant «l’intelligence artificielle» à l’ensemble.Plusieurs tendances clés se dégagent.

Dans le monde entier, le Web en anglais recherche chacun des termes via Google Trends. La plus probante est que l’intérêt de la cherche pour le cloud computing à son apogée a surpassé tous les termes au cours des 15 dernières années. La seconde est que l’attention portée pour la recherche dans l’expression «intelligence artificielle» . A chuté et a recommencé à augmenter en 2014 avec le début de la renaissance actuelle de l’IA. Les recherches sur l’IA, intelligence artificielle, commencent vraiment à s’accélérer en 2017, au même titre que les recherches sur «l’apprentissage en profondeur».

La selection naturelle

Ceci est inquiétant dans le registre où il suggère que, pour le grand public, ces avancées neuronales s’éloignent de plus. en plus de leurs fondements mathématiques «d’apprentissage en profondeur» pour revenir à la conquête de l’IA par la science-fiction. Au fur et à mesure que cette transition se renforce, il est à craindre que le public considère ces créations comme plus que de simples équations statistiques codifiées dans un logiciel et, encore une fois, comme des incarnations en silicium d’une nouvelle forme de vie artificielle. Cela fait craindre un nouvel hiver de l’IA alors que l’imagination grandissante du public. commence à entrer en collision avec la réalité primitive des avancées actuelles.
En résumé, il est instructif de voir comment le public a intériorisé la révolution des données des 15 dernières années, de la location de matériel à la sélection de données en passant. par les personnes et les processus qui régissent notre compréhension fondée sur les données. Il semble que nous n’ayons pas. encore capté l’imagination du public, comme le faisait l’informatique en cloud ou peut-être que le vocabulaire actuel s’est trop fragmenté.

 

 

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Top 10 Des Meilleurs Outils du Data Scientist. GRATUIT

L’évolution et l’importance croissantes de l’analyse de données les entreprises ont généré de nombreuses opportunités dans le monde entier. Aujourd’hui il est de plus en plus difficile de sélectionner les meilleurs outils d’analyse de données, car les outils open source sont plus populaires, plus accessible et plus performants que les version payantes. On dénombre de nombreux outils open source qui ne nécessitent pas beaucoup voir aucun codage et parviennent à fournir de meilleurs résultats que les versions payantes. En effet on trouve entre autres R pour le data mining et Tableau public, ou encore Python pour la visualisation de données. 

1.Python

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Python est un langage de script orienté objet qui est facile à apprendre et comprendre, open source. C’est aussi un langage simple à maintenir et qui est un outil open source gratuit. Il a été développé par Guido van Rossum à la fin des années 1980 et prend en charge les méthodes de programmation fonctionnelles et structurées.
Python est facile à interpreter car il est très similaire à JavaScript, ou encore PHP. De plus, Python dispose de très bonnes bibliothèques de machine learning telles que Theano, Scikitlearn, Tensorflow et Keras. Un autre trait important de Python est qu’il peut être assemblé sur n’importe quelle plate-forme. On pourra citer en exemple SQL Server, une base de données MongoDB ou bien JSON. Python peut aussi très bien gérer les données texte pour tout ce qui est NLP.

2. R

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Le langage R est le principal outil d’analyse du secteur et largement utilisé pour les statistiques et la modélisation de données. Il peut facilement gérer vos données et de les visualiser de différentes manières. R a dépassé SAS à bien des égards, surtout en termes de capacité de données, de performances et de résultats. R compile et fonctionne sur une grande variété de plates-formes, comme UNIX, Windows et MacOS. Il contient plus de 10000 packages et vous permet de parcourir les packages par catégories. Le langage R propose également des outils pour installer automatiquement tous les packages selon les besoins de l’utilisateur, lesquels peuvent également être bien assemblés avec Big Data.

3. Tableau Public

Tableau logo

Tableau Public est un outil gratuit qui connecte toutes les sources de données, qu’il s’agisse de Microsoft Excel, de Data Warehouse d’entreprise, ou de données Web, et crée des visualisations de données. Il peut notamment créer des cartes, des tableaux de bord. Il offre  des mises à jour en temps réel présentées sur le Web. Ils peuvent également être partagés via les médias sociaux ou avec le client. Tableau Public permet l’accès pour télécharger le fichier dans différents formats. Si vous voulez exploiter la puissance de Tableau, alors il vous faudra avoir une très bonne source de données. Les capacités Big Data de Tableau les rendent importants et permettent d’analyser et de visualiser les données mieux que tout autre logiciel de visualisation de données du marché.

4. SAS

Image associée

SAS est un environnement et un langage de programmation pour la manipulation de données. C’est un pionnier dans le domaine de l’analyse. Mis au point par le SAS Institute en 1966 et perfectionné dans les années 1980 et 1990. SAS est très facilement accessible, gérable et peut analyser des données provenant de n’importe quelle source. En 2011, SAS a lancé un large éventail de produits pour l’intelligence client et de nombreux modules SAS pour l’analyse Web, les médias sociaux et le marketing, largement utilisés pour établir le profil des clients actuels et potentiels. Il peut également prévoir leurs comportements, gérer et optimiser les communications.

5. Excel

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Excel est un outil analytique très populaire et largement utilisé dans quasiment tous les domaines. Certes c’est un outil assez basic mais sa simplicité et son efficacité en font un outil redoutable dans le monde de la science des données. Que vous soyez un expert en SAS, R ou Tableau, vous aurez toujours utiliser Excel. Excel est preponderant lorsque des analyses sont nécessaires sur les données internes du client. Il analyse la tâche complexe qui résume les données avec un aperçu des tableaux croisés dynamiques qui permet de filtrer les données selon les besoins du client. Excel propose l’option d’analyse commerciale avancée qui facilite la modélisation en offrant des options prédéfinies telles que la détection automatique des relations, la création de mesures DAX et le regroupement temporel.

6. Apache Spark

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En 2009, l’Université de Californie en collaboration avec AMP Lab de Berkeley, ont développé Apache. Apache Spark est un moteur de traitement de données rapide à grande échelle. Il peut exécuter des applications dans des clusters Hadoop 100 fois plus rapidement en mémoire et 10 fois plus rapidement sur disque que les anciens process. Spark est également connu pour les pipelines de données et le développement de modèles d’apprentissage automatique.
Spark inclut également une bibliothèque, MLlib, qui fournit un ensemble progressif d’algorithmes machine pour les techniques répétitives de science des données telles que la classification, la régression, le filtrage collaboratif, la mise en cluster.

7. RapidMiner

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RapidMiner est une superbe plate-forme intégrée de science des données développée par la société du meme nom, RapidMiner, qui effectue l’analyse prédictive et d’autres analyses avancées telles que l’exploration de données, l’analyse de texte, l’apprentissage automatique et l’analyse visuelle, sans aucune programmation. Le RapidMiner peut s’intégrer à n’importe quel type de source de données. On recense parmi d’autres  Access, Excel, Microsoft SQL, les données Tera, Oracle, Sybase, IBM DB2, Ingres, MySQL, IBM SPSS, Dbase. Cet outil est très puissant et peut générer des analyses basées sur des processus réels. paramètres de transformation des données de vie, c’est-à-dire que vous pouvez contrôler les formats et les ensembles de données pour une analyse prédictive.

8. KNIME

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En janvier 2004 une équipe d’ingénieurs en logiciels de l’Université de Constance développe KNIME. KNIME est un des outils d’analyse open source les plus utilisd au monde. C’est un outil de génération de rapports et d’analyse intégrée qui vous permettent d’analyser et de modéliser les données par programmation visuelle. Il intègre divers composants pour l’exploration de données et l’apprentissage automatique via son concept de pipeline modulaire.

9. QlikView

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Le QlikView possède de nombreuses fonctionnalités uniques, telles que la technologie brevetée et un traitement de données en mémoire, qui exécute le résultat très rapidement pour les utilisateurs finaux et stocke les données dans le rapport lui-même. L’association de données dans QlikView est automatiquement conservée et peut être compressée à près de 10% de sa taille d’origine. La relation entre les données est visualisée à l’aide de couleurs: une couleur spécifique est donnée aux données associées et une autre couleur aux données non associées. Open source.

10. Splunk

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Splunk est un outil d’analyse et de minage des données générées par ordinateur. Le Splunk extrait toutes les données des logs et offre un moyen rapide de les parcourir. Un utilisateur peut extraire toutes sortes de données et effectuer toute sorte d’operations statistiques intéressantes, puis les présenter sous différents formats.

clustering

K-means: Definition & Avantages / Inconvénients

Le clustering K-means est l’un des algorithmes de machine learning non supervisés les plus facile à comprendre et à utiliser. Aujourd’hui cet algorithme est l’un des plus répandus.
D’habitude, les algorithmes non supervisés font des inférences à partir de jeux de données en se servant uniquement des vecteurs d’entrée sans faire référence à des résultats connus ou étiquetés.
Les K-means est une technique de classification par apprentissage automatique utilisée pour simplifier des ensembles de données volumineux en ensembles de données simples et plus petits. Des modèles distincts sont évalués et des ensembles de données similaires sont regroupés. La variable K représente le nombre de groupes dans les données. Dans cet article nous allons évaluer les avantages et les inconvénients de l’algorithme de classification K-means pour vous aider à évaluer les avantages de l’utilisation de cette technique de classification.

Avantages:

  • Simple:

Il est facile d’implémenter k-means et d’identifier des groupes de données inconnus à partir d’ensembles de données complexes. Les résultats sont présentés de manière rapide.

  • Flexible:

L’algorithme K-means s’adapte aux divers changements de vos données. En cas de souci, l’ajustement du segment de cluster permettra d’apporter rapidement des modifications nécessaires à l’algorithme.

  • Convient aux gros data sets:

K-means convient à un grand nombre d’ensembles de données et est calculé beaucoup plus rapidement que le plus petit. Il peut également produire des clusters plus élevées.

  • Efficace:

L’algorithme utilisé permet de partitionner les gros de datasets. Son efficacité est fonction de la forme des clusters. Les K-Means fonctionnent bien dans les clusters hyper-sphériques.

  • Complexité temporelle:

La segmentation en K-Means est linéaire en nombre d’objets de données, ce qui augmente le temps d’exécution. Il ne faut pas plus de temps pour classer des caractéristiques similaires dans des données telles que des algorithmes hiérarchiques.

  • Clusters proches:

Comparées aux algorithmes hiérarchiques, les k-Means produisent des clusters plus serrées, en particulier avec les clusters globulaires.

  • Facile à interpréter:

Les résultats sont très faciles à interpréter. K-Means génère des descriptions de cluster sous une forme minimisée pour maximiser la compréhension des données.

  • Faible coût de calcul:

Comparée à l’utilisation d’autres méthodes de classification, une technique de classification k-means est rapide et efficace en termes de coût de calcul, en effet sa complexité est O (K * n * d).

  • Précision:

L’analyse par K-means améliore la précision de la classification et garantit que des informations sur un domaine de problème particulier sont disponibles. La modification de l’algorithme k-means basé sur ces informations améliore la précision des clusters.

  • Clusters sphériques:

Ce mode de regroupement fonctionne très bien lorsqu’il s’agit de clusters sphériques. Il fonctionne avec une hypothèse de distributions conjointes de caractéristiques puisque chaque cluster est sphérique. Toutes les caractéristiques ou tous les caractères des clusters ont la même variance et sont indépendants les uns des autres.

Inconvénients:

  • Ensemble non optimal de clusters:

K-means ne permet pas de développer un ensemble optimal de clusters et vous devez choisir les clusters avant pour des résultats effectifs.

  • Manque de cohérence:

Le clustering K-means donne des résultats variables sur différentes exécutions d’un algorithme. Un choix aléatoire de modèles de clusters produit différents résultats, ce qui entraîne une incohérence.

  • Effet uniforme:

Il produit un cluster de taille uniforme même lorsque les données d’entrée ont des tailles différentes.

  • Ordre des valeurs:

La façon dont les données sont ordonnées lors de la construction de l’algorithme affecte les résultats de l’ensemble de données.

  • Limitation des calculs:

Lorsqu’il s’agit d’un grand ensemble de données, l’application d’une technique de dendrogramme fera planter l’ordinateur en raison de la charge de calcul et des limites de mémoire dynamique.

  • Traiter les données numériques:

l’algorithme K-moyennes ne peut être exécuté que dans des données numériques.

  • Fonctionne sous certaines conditions:

La technique de groupement K-means suppose que nous traitons avec des clusters sphériques et que chaque cluster a des nombres égaux pour les observations. Les hypothèses sphériques doivent être satisfaites. L’algorithme ne peut pas fonctionner avec des clusters de taille inhabituelle.

  • Spécifiez les valeurs K:

pour que la classification par K-moyennes soit efficace, vous devez spécifier le nombre de clusters (K) au début de l’algorithme.

  • Problèmes de prédiction:

Il est difficile de prévoir les valeurs k ou le nombre de clusters . Il est également difficile de comparer la qualité des clusters produites.

Conclusion: 

La classification K-means est une technique largement utilisée pour l’analyse par clusters de données. Cet algorithme est simple à comprendre. En outre, il fournit des résultats d’entraînement rapidement.
Cependant, ses performances ne sont généralement pas aussi compétitives que celles des autres techniques de classification sophistiquées, car de légères variations dans les données pourraient entraîner une variance des résultats élevée.
De plus, les clusters sont supposées être sphériques et de taille égale, ce qui peut réduire la précision des résultats Python en clusters à moyennes moyennes.
Quelle est votre expérience avec le regroupement K-signifie en apprentissage automatique?
S’il vous plaît partager vos commentaires ci-dessous.

 

vision par ordinateur

Les 10 Meilleurs Outils pour la Vision Par Ordinateur

L’evolution de la vision par ordinateur n’a cessé de s’accélérer au cours des dernières années, mais divers outils de vision par ordinateur ont connu une montée en flèche récemment. En effet, cela pet s’expliquer par son utilisation dans des domaines tels que l’IoT, la fabrication, la santé, la sécurité.
Les outils de vision par ordinateur ont évolué au fil du temps, à tel point que la vision par ordinateur est aujourd’hui également proposée en tant que service. De plus, les progrès matériels tels que les GPU, ainsi que les outils d’apprentissage automatique et les frameworks, renforcent la vision par ordinateur de nos jours. Les fournisseurs de services principaux dans le cloud, tels que Google, Microsoft et AWS, ont tous rejoint la course pour devenir le choix des développeurs. Mais quel outil devriez-vous choisir? Aujourd’hui, nous allons vous présenter une liste des outils et vous aider à comprendre lequel choisir, en fonction de vos besoins.

Outils / bibliothèques de vision par ordinateur

1. OpenCV:

Image associée

Toute publication sur la vision par ordinateur est incomplète sans la mention d’OpenCV. OpenCV est un superbe outil de vision par ordinateur performant qui fonctionne aussi bien avec C ++ qu’avec Python. OpenCV est pré-construit avec toutes les techniques et algorithmes nécessaires pour effectuer plusieurs tâches de traitement d’images et de vidéos. C’est très facile à utiliser, ce qui en fait la librairie de vision par ordinateur la plus populaire du monde. OpenCV est multi-plateforme, vous permettant de créer des applications pour Linux, Windows et Android.

Dans le même temps, cela présente certains inconvénients. En effet, cela devient un peu lent quand vous travaillez avec des ensembles de données très massives ou des images très volumineuses. De plus, à lui seul, OpenCV n’a pas de prise en charge GPU et repose sur CUDA pour le traitement des GPU.

2. Matlab:

Image associée

Matlab est un magnifique outil pour concevoir des applications de traitement d’images et est largement utilisé dans la recherche. La raison en est que Matlab permet un prototypage rapide. Un autre aspect intéressant est que le code Matlab est assez concis par rapport au C ++, ce qui facilite la lecture et le débogage. Il corrige les erreurs avant exécution en proposant des solutions pour rendre le code plus rapide.

Par contre, Matlab est un outil payant. De plus, cela peut devenir assez lent pendant le temps d’exécution. Matlab n’est pas votre outil de prédilection dans un environnement de production réel, car il a été conçu pour le prototypage et la recherche.

3. TensorFlow:

TensorFlow gagne en popularité depuis deux ans en raison de sa puissance et de sa facilité d’utilisation. Il vous permet d’exploiter toute la puissance de Deep Learning dans le domaine de la vision par ordinateur et dispose d’excellents outils pour effectuer le traitement / la classification des images: il s’agit d’un tenseur de graphes similaire à celui d’une API. De plus, vous pouvez utiliser l’API Python pour effectuer la détection des visages et des expressions. Vous pouvez également effectuer une classification à l’aide de techniques telles que la régression. Tensorflow vous permet également d’effectuer une vision par ordinateur d’immenses magnitudes.

L’un des principaux inconvénients de Tensorflow est qu’il consomme extrêmement de ressources et peut dévorer les capacités d’un GPU en un rien de temps, ce qui est tout à fait injustifié. De plus, si vous souhaitez apprendre à traiter des images avec TensorFlow, vous devez comprendre ce que sont Machine et Deep Learning, écrire vos propres algorithmes, puis avancer à partir de là.

4. AForge.NET/Accord.NET:

Vous serez ravi de savoir que le traitement des images est possible même si vous êtes un développeur C # et .NET. C’est un excellent outil avec beaucoup de filtres, idéal pour la manipulation d’images et différentes transformations. Le laboratoire de traitement d’images permet de filtrer des fonctions telles que la détection des contours, etc. AForge est extrêmement simple à utiliser car tout ce que vous avez à faire est d’ajuster les paramètres à partir d’une interface utilisateur. De plus, ses vitesses de traitement sont assez bonnes.

Cependant, AForge ne possède ni la puissance ni les capacités d’autres outils tels que OpenCV, comme l’analyse avancée des images animées ou même le traitement avancé des images.

5. SimpleCV:

SimpleCV est un cadre permettant de créer des applications de vision par ordinateur. Il vous donne accès à une multitude d’outils de vision par ordinateur tels que OpenCV, pygame, etc. Si vous ne voulez pas entrer dans les détails du traitement d’images et que vous voulez juste que votre travail soit terminé, c’est l’outil qu’il vous faut. vos mains sur. Si vous voulez faire du prototypage rapide, SimpleCV vous servira le mieux.

Toutefois, si votre intention est de l’utiliser dans des environnements de production lourds, vous ne pouvez pas vous attendre à ce qu’il fonctionne au niveau d’OpenCV. De plus, le forum de la communauté n’est pas très actif et vous risquez de vous heurter à des murs, en particulier lors de l’installation.

6. CUDA:

CUDA est une plate-forme pour l’informatique parallèle, inventée par NVIDIA. Il améliore considérablement les performances informatiques en exploitant la puissance des GPU. La boîte à outils CUDA inclut la bibliothèque NVIDIA Performance Primitives, qui regroupe des fonctions de traitement des signaux, des images et des vidéos. Si vous devez traiter des images volumineuses nécessitant une utilisation intensive du processeur graphique, vous pouvez choisir d’utiliser CUDA. CUDA est facile à programmer et est assez efficace et rapide.

En revanche, la consommation d’énergie est extrêmement élevée et vous devrez reformuler votre mémoire pour la distribution de la mémoire lors de tâches parallèles.

7. SciPy et NumPy:

SciPy et NumPy sont assez puissants pour traiter des images. scikit-image est un package Python dédié au traitement des images, qui utilise les tableaux natifs NumPy et SciPy en tant qu’objets image.

De plus, vous pouvez utiliser l’environnement informatique interactif IPython et vous pouvez également choisir d’inclure OpenCV si vous souhaitez effectuer un traitement plus rigoureux des images.

8. GPUImage:

GPUImage est un framework, ou plutôt une bibliothèque iOS, qui vous permet d’appliquer des effets et des filtres accélérés par le GPU aux images, aux vidéos en direct et aux films. Il est construit sur OpenGL ES 2.0. L’exécution de filtres personnalisés sur un GPU nécessite beaucoup de code à configurer et à gérer. GPUImage réduit la consommation d’énergie et effectue le travail à votre place.

9. API Google Cloud et Mobile Vision:

l’API Google Cloud Vision permet aux développeurs d’effectuer le traitement des images en encapsulant de puissants modèles d’apprentissage automatique dans une simple API REST pouvant être appelée dans une application. En outre, sa fonctionnalité de reconnaissance optique de caractères (OCR) vous permet de détecter du texte dans vos images.

Conclusion :


Voilà, c’étaient les meilleurs outils pour la vision par ordinateur et le traitement d’images. Allez de l’avant et consultez ces ressources pour travailler avec certains des meilleurs outils utilisés dans l’industrie.

svm 6 applications

6 Applications De SVM

Connaitre, comprendre et appliquer les algorithmes d’apprentissage automatique n’est pas chose aisée. La majorité des amateurs commencent par apprendre les algorithmes de régression. Ce sont des algos facile à appréhender et à utiliser. Mais cela est loin d’être suffisant si vous souhaitez devenir un data scientist aguerri. En effet le monde de la data science propose un nombre incalculable de problèmes et d’algorithmes adaptés.
On peux voir les algorithmes d’apprentissage automatique comme une grande caisse à outils ou on retrouve des tournevis de toutes les tailles, des clefs a molette etc. . Vous avez divers outils, mais vous devez apprendre à les utiliser au bon moment. Par analogie, considérez la «régression» comme un Katana capable de trancher et de découper des données de manière efficace, mais incapable de traiter des données extrêmement complexes. Au contraire, “Support Vector Machines” est comme un couteau tranchant: il fonctionne sur des jeux de données plus petits, mais sur ceux-ci, il peut être beaucoup plus puissant et puissant pour construire des modèles.
Dans cet article, nous allons vous guider à travers les bases d’une connaissance avancée d’un algorithme crucial d’apprentissage automatique, le support des machines à vecteurs A.K.A. le SVM.

1. Intro

Dans notre précédent article sur les SVM, nous avons discuté de l’introduction détaillée de SVM (Support Vector Machines). Nous allons maintenant aborder les applications réelles de la SVM telles que la détection de visage, la reconnaissance de l’écriture manuscrite, la classification des images, la bioinformatique, etc.

2. Applications de SVM dans la vrai vie

Comme nous l’avons vu, les SVM dépendent d’algorithmes d’apprentissage supervisé. Le’objectif de l’utilisation de SVM est de classer correctement les données non visibles. Les SVM ont de nombreuses applications dans plusieurs domaines.
Certaines applications courantes de SVM sont:

• Détection des visages:

SVM classifie les parties de l’image en visages et en non-visages et crée une bordure carrée autour du visage.

• Catégorisation du texte et de l’hypertexte:

Les SVM permettent la catégorisation du texte et de l’hypertexte pour les modèles inductifs et transductifs. Ils utilisent les données de formation pour classer les documents en différentes catégories. Il catégorise sur la base du score généré, puis compare avec la valeur de seuil.

• Classification des images:

L’utilisation de SVM offre une meilleure précision de recherche pour la classification des images. Il offre une meilleure précision par rapport aux techniques de recherche traditionnelles basées sur des requêtes.

• Bioinformatique:

Comprend la classification des protéines et la classification du cancer. Nous utilisons SVM pour identifier la classification des gènes, des patients sur la base de gènes et d’autres problèmes biologiques.

• Détection de repli protéique et d’homologie à distance:

Appliquez des algorithmes SVM pour la détection d’homologie à distance de protéines.

• Reconnaissance de l’écriture manuscrite:

Nous utilisons des SVM pour reconnaître les caractères manuscrits largement utilisés.

2.1. Détection facial

Résultat de recherche d'images pour "reconnaissance faciale"

Le SVM classe les parties de l’image en 2 catégories, visage et non-visage. Il contient des données d’apprentissage de n x n pixels avec un visage à deux classes (+1) et un non-visage (-1). Dans un second temps, il extrait les caractéristiques de chaque pixel en tant que face ou non-face. Crée une bordure carrée autour des faces sur la base de la luminosité des pixels et classe chaque image en utilisant le même processus.

2.2. Catégorisation texte et hypertexte

Résultat de recherche d'images pour "categorisation texte"

Le SVM catégorise du texte et de l’hypertexte pour les deux types de modèles; inductif et transductif. Ils utilisent les données de formation pour classer les documents en différentes catégories telles que les articles de presse, les courriels et les pages Web.

Exemples:

  • Classification des articles de presse en “Sport” et “Business”
  • Classification des pages Web en pages d’accueil personnelles et autres

Pour chaque document ou fichier, calculez un score et comparez-le avec une valeur de seuil prédéfinie. Lorsque le score d’un document dépasse le seuil, le document est classé dans une catégorie définie. S’il ne dépasse pas la valeur seuil, considérez-le comme un document général.

Classifiez les nouvelles instances en calculant le score de chaque document et en le comparant au seuil appris.

2.3. Classification des images

Résultat de recherche d'images pour "image classification cat dog"

Les SVM peuvent classer les images avec une plus grande précision de recherche. Leurs précision est supérieure aux schémas de raffinement traditionnels basés sur une requête.

2.4. Bioinformatique

Résultat de recherche d'images pour "Bioinformatique"

Dans le domaine de la biologie informatique, la détection d’homologie à distance de protéines est un problème courant. La méthode la plus efficace pour résoudre ce problème consiste à utiliser SVM. Ces dernières années, les algorithmes SVM ont été largement appliqués pour la détection d’homologie à distance de protéines. Ces algorithmes ont été largement utilisés pour identifier des séquences biologiques. Par exemple, la classification des gènes, les patients sur la base de leurs gènes et de nombreux autres problèmes biologiques.

2.5. Détection des plis de protéines et homologie à distance

La détection d’homologie à distance des protéines est un problème clé en biologie computationnelle. Les algorithmes d’apprentissage supervisé sur les SVM sont l’une des méthodes les plus efficaces pour la détection d’homologie à distance. Les performances de ces méthodes dépendent de la modélisation des séquences protéiques. La méthode utilisée pour calculer la fonction du noyau entre eux.
Connaissez-vous les fonctions du noyau en ML?

2.6 Reconnaissance de l’écriture manuscrite

Nous pouvons également utiliser les SVM pour reconnaître les caractères manuscrits utilisés pour la saisie de données et la validation des signatures sur les documents.

2.7 Géo et sciences de l’environnement

Les SVM sont tres utilisés pour les séries de modélisation et d’analyse de données environnementales géo-spatiales et spatio-temporelles.

L’utilisation de SVM pour gérer des systèmes chaotiques présente les avantages suivants:

  • Permet l’utilisation d’algorithmes de paramètres relativement petits pour rediriger un système chaotique vers la cible.
  • Réduit le temps d’attente pour les systèmes chaotiques.
  • Stabilise les performances des systèmes.

3. Conclusion

Nous concluons donc que les SVM peuvent non seulement effectuer des predictions fiable, mais aussi minimiser le nombre d’informations redondantes. Les SVMs ont également performer des résultats comparables à ceux obtenus par d’autres approches.
Si vous aimez cet article ou si vous avez des questions concernant ces applications de SVM, merci de nous le faire savoir en laissant un commentaire.

Les SVM, Support Vector Machine

Dans cet article, nous allons vous exposer l’algorithme d’apprentissage par machine SVM (Support Vector Machine). Nous vous proposons une étude simple et courte, tout en gardant l’essentiel du concept. Le but étant de donner à ceux qui parmi vous débuteraient dans l’apprentissage automatique une compréhension de base des concepts clés de cet algorithme.

Support Vector Machines

Une machine à vecteurs de support, traduction littérale pour Support Vector Machine, est un algorithme d’apprentissage automatique supervisé qui peut être utilisé à des fins de classification et de régression. Les SVM sont plus généralement utilisés dans les situations de classification.
Les SVM reposent sur l’idée de trouver un hyperplan qui divise au mieux un jeu de données en deux classes, comme le montre l’image ci-dessous.

Vecteurs de support 

Les vecteurs de support sont les points de données les plus proches de l’hyperplan (cf image ci-dessus). Les points d’un ensemble de données qui, s’ils étaient supprimés, modifieraient la position de l’hyperplan en division. Pour cette raison, ils peuvent être considérés comme des éléments prépondérents d’un ensemble de données.

Qu’est-ce qu’un hyperplan?

À titre d’exemple simple, pour une tâche de classification n’ayant que deux caractéristiques (cf image ci-dessus), vous pouvez concevoir un hyperplan comme une ligne séparant et classifiant linéairement un ensemble de données.
Intuitivement, plus nos points de données sont loins de l’hyperplan, plus nous sommes convaincus qu’ils ont été bien classés. Le but est donc que nos points de données soient aussi éloignés que possible de l’hyperplan, tout en restant du bon côté.
Ainsi, lorsque de nouvelles données de test sont ajoutées, quel que soit le côté de l’hyperplan qu’il atterrit, il décidera de la classe que nous lui attribuons.

Comment trouver le bon hyperplan?

On peut formuler cette question de la manière suivante: comment séparer au mieux les deux classes au sein des données?
La distance entre l’hyperplan et le point de données le plus proche de l’un des ensembles est appelée la marge. Le but est de choisir un hyperplan avec la plus grande marge possible entre l’hyperplan et n’importe quel point de l’entraînement, ce qui augmente les chances que les nouvelles données soient classées correctement.

Mais que se passe-t-il quand il n’y a pas d’hyperplan facilement determinable?

C’est là que ça peut devenir difficile. Les données sont rarement aussi propres que notre exemple simple ci-dessus. Un jeu de données ressemblera souvent plus aux boules mélangées ci-dessous, qui représentent un jeu de données linéairement non séparable.
<Pour classer un jeu de données comme celui ci-dessus, il est nécessaire de passer d’une vue 2d des données à une vue 3D. Expliquer cela est plus facile avec un autre exemple simplifié. Imaginez que nos deux séries de boules colorées ci-dessus soient assises sur une feuille et que cette feuille se soulève soudainement, projetant les boules dans les airs. Pendant que les balles sont en l’air, vous utilisez la feuille pour les séparer. Ce «soulèvement» des billes représente la mise en correspondance de données dans une dimension supérieure. Ceci est connu comme le kernelling. Vous pouvez en lire plus sur Kerneling ici.

Parce que nous sommes maintenant en trois dimensions, notre hyperplan ne peut plus être une ligne. Il doit maintenant s’agir d’un avion comme dans l’exemple ci-dessus. L’idée est que les données continueront d’être mappées dans des dimensions de plus en plus grandes jusqu’à ce qu’un hyperplan puisse être formé pour les séparer.

Avantages et inconvénients des machines à vecteurs de support

Avantages

• Sa grande précision de prédiction 
• Fonctionne bien sur de plus petits data sets 
• Ils peuvent être plus efficace car ils utilisent un sous-ensemble de points d’entraînement.

Les inconvénients

• Ne convient pas à des jeux de données plus volumineux, car le temps d’entraînement avec les SVM peut être long
• Moins efficace sur les jeux de données contenant du bruits et beaucoup d’outliers

Utilisations SVM

Le SVM est utilisé pour les problèmes de classification de texte telles que l’attribution de catégorie, la détection du spam ou encore l’analyse des sentiments. Ils sont également couramment utilisés pour les problèmes de reconnaissance d’image, particulièrement en reconnaissance de forme et en classification de couleur. SVM joue également un rôle essentiel dans de nombreux domaines de la reconnaissance manuscrite des symboles, tels que les services d’automatisation postale.

 

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Le Clustering: Définition et Top 5 Algorithmes

Les algorithmes de clustering sont des aspects essentiels de la science des données. Dans cet article nous allons comprendre ce qu’est le clustering et illustrer cela grace aux 5 algorithmes de classification les plus utilisés par les data scientist.

Qu’est-ce que le clustering?

Le clustering est une méthode d’apprentissage automatique qui consiste à regrouper des points de données par similarité ou par distance. C’est une méthode d’apprentissage non supervisée et une technique populaire d’analyse statistique des données. Pour un ensemble donné de points, vous pouvez utiliser des algorithmes de classification pour classer ces points de données individuels dans des groupes spécifiques. En conséquence, les points de données d’un groupe particulier présentent des propriétés similaires. Dans le même temps, les points de données de différents groupes ont des caractéristiques différentes.Résultat de recherche d'images pour "clustering"

L’importance du clustering dans la science des données

La but des algorithmes de clustering est de donner un sens aux données et d’extraire de la valeur à partir de grandes quantités de données structurées et non structurées. Ces algorithmes vous permettent de séparer les données en fonction de leurs propriétés ou fonctionnalités et de les regrouper dans différents clusters en fonction de leurs similitudes.

Les algorithmes de clustering ont plusieurs utilisations dans différents secteurs. Par exemple, vous avez besoin d’algorithmes de classification pour classer les maladies en science médicale. Parallèlement, le clustering vous aide à classer vos clients dans le domaine des études de marché.

Les différentes implémentations

Il existe plusieurs manières d’implémenter ce partitionnement, en fonction de modèles distincts. Des algorithmes propres sont appliqués à chaque modèle, en différenciant ses propriétés et ses résultats. Ces modèles se distinguent par leur organisation et leur type de relation. Les plus importants sont:

  • Groupe: les algorithmes ont uniquement des informations de cluster
  • Centralisé : chaque cluster est représenté par une seule moyenne vectorielle et une valeur d’objet est comparée à ces valeurs moyennes.
  • Graphique: l’organisation en grappe et la relation entre les membres sont définies par une structure de graphe
  • Densité: les membres du groupe sont regroupés par régions où les observations sont denses et similaires.
  • Distribué: le cluster est construit à l’aide de distributions statistiques
  • Connectivité: La connectivité de ces modèles est basée sur une fonction de distance entre éléments.

Algorithmes de clustering dans l’exploration de données

Sur la base des modèles de grappes récemment décrits, de nombreuses grappes peuvent être appliquées à un ensemble de données afin de partitionner les informations. Dans cet article, nous allons décrire brièvement les plus importants. Il est important de mentionner que chaque méthode a ses avantages et ses inconvénients. Le choix de l’algorithme dépendra toujours des caractéristiques de l’ensemble de données et de ce que nous voulons en faire.

Centroid-based

Dans ce type de méthode de regroupement, chaque cluster est référencé par un vecteur de valeurs. Chaque objet fait partie du cluster dont la différence de valeur est minimale, comparée aux autres clusters. Le nombre de clusters doit être prédéfini, et c’est le principal problème de ce type d’algorithmes. Cette méthodologie est la plus proche du sujet de la classification et est largement utilisée pour les problèmes d’optimisation.

Distributed-based

Reliée à des modèles statistiques prédéfinis, la méthodologie distribuée combine des objets dont les valeurs appartiennent à la même distribution. En raison de sa nature aléatoire de création de valeur, ce processus nécessite un modèle bien défini et complexe pour une meilleure interaction avec des données réelles. Cependant, ces processus peuvent aboutir à une solution optimale et calculer des corrélations et des dépendances.

Basé sur la connectivité

Sur ce type d’algorithme, chaque objet est lié à ses voisins, en fonction du degré de cette relation et de la distance qui les sépare. Sur la base de cette hypothèse, les clusters sont créés avec des objets proches et peuvent être décrits comme une limite de distance maximale. Avec cette relation entre les membres, ces clusters ont des représentations hiérarchiques. La fonction de distance varie en fonction du centre de l’analyse.

Basé sur la densité

Ces algorithmes génèrent des grappes en fonction de la forte densité de membres d’un data set, à un emplacement déterminé. Il regroupe une certaine notion de distance à un niveau de densité standard pour regrouper les membres en cluster. Ces types de processus peuvent être moins performants pour détecter les zones limites du groupe.

Applications principales de l’analyse de cluster

Vu qu’il s’agit d’une technique d’analyse des données très forte, elle a plusieurs applications différentes dans le monde des sciences. Ce type d’analyse permet de traiter tous les grands ensembles d’informations, ce qui permet d’obtenir d’excellents résultats avec de nombreux types de données.

L’une des applications les plus importantes concerne le traitement des images. détecter des types distincts de motifs dans les données d’image. Cela peut être très efficace dans la recherche en biologie, en distinguant les objets et en identifiant les modèles. Une autre utilisation est la classification des examens médicaux.

Les données personnelles combinées aux achats, à la localisation, aux intérêts, aux actions et à un nombre infini d’indicateurs peuvent être analysées avec cette méthodologie, fournissant ainsi des informations et des tendances très importantes. Les études de marché, les stratégies de marketing, l’analyse Web et bien d’autres en sont des exemples.

La climatologie, la robotique, les systèmes de recommandation, l’analyse mathématique et statistique, offrant un large spectre d’utilisation sont d’autres types d’applications basées sur des algorithmes de classification.

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