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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.

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.

 

 

gratuit

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.

 

12 meilleurs livres de Data Science

9 Meilleurs Livres de Data Science en 2019

Dans cet article, je vous propose une liste de livres qui vous permettront de développer vos compétences en Data Science. Les sujets traités vont de la programmation Python et R à l’apprentissage automatique en passant par les mathématiques et les statistiques.

Allons, donc, voir vos prochains livres de chevet !

1 – Python Data Science Handbook

Python Data Science Handbook

Python Data Science Handbook

Les tendances montrent que Python est toujours le langage principal de la Data Science et du Machine Learning.

Le livre Python Data Science Handbook est une excellente référence pour renforcer les compétences en Python.

On vous demandera souvent aux Data Scientists de travailler sur de nombreuses tâches, mais le nettoyage et la manipulation des données restent la tache qui prend la plus grande partie du temps.

Ce livre est une référence parfaite à garder sous la main pour les tâches fréquentes de manipulation de données principalement utilisant pandas.

Parmi les sujets traités dans ce livre:

  • Shell IPython
  • Numpy
  • Manipulation des données avec pandas
  • Visualisations de données avec Matplotlib
  • Machine Learning avec Scikit-Learn

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2 – Think Python

Think Python

Think Python

Si vous débutez avec Python, ce livre est fait pour vous.

Si vous avez un bon niveau en Python, ce livre est pour vous aussi.

Think Python traite toutes les bases de Python, des bases des structures et fonctions de données aux sujets plus avancés tels que les classes et l’héritage.

Dans ce livre, vous verrez en plus de la présentation des concepts clés, des cas d’études concrets. C’est un excellent moyen pour comprendre et assimiler de nouveaux concepts.

Parmi les sujets traités dans ce livre :

  • Les fonctions
  • Itération
  • Structures de données
  • Des dossiers
  • Des classes
  • Les méthodes
  • Héritage

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3 – R for Data Science

R for Data Science

R for Data Science

une bonne maîtrise de R vous permettra de vous “vendre” facilement auprès des employeurs. R est une compétence très recherchée.

R dispute avec Python la place du premier langage de programmation pour la Data Science.

Une étude récente menée par des Data Scientists a montré que 52,1% des Data Scientists répondants au sondage utilisent R, un peu moins de 52,6% utilisant Python.

Ce livre est parfait pour développer vos compétences en programmation statistique avec R.

Il couvre toutes les bases de R allant d’un niveau débutant aux sujet les plus avancés.

Ce livre est une excellente référence générale qui doit accompagner tout développeur R ou Data Scientist !

Les sujets abordés dans le livre :

  • Exploration
  • La programmation
  • La modélisation
  • La communication

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4 – Advanced R

Advanced R

Advanced R

Si vous voulez vraiment vous distinguer en tant qu’utilisateur R et impressionner les employeurs, Advanced R est une excellente ressource.

Il couvre tout, des fondations aux structures de données, à la programmation orientée objet et au débogage, à la programmation fonctionnelle et au code de performance.

Si vous avez une connaissance avancée de R et pouvez penser au code de niveau de production, vous vous rendrez immédiatement plus attrayant pour les employeurs potentiels.

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5 – Introduction to Statistical Learning

Introduction to Statistical Learning

Introduction to Statistical Learning


Ce livre est l’un des meilleurs livres d’introduction au Machine Learning.  l fournit des explications faciles pour comprendre des concepts de base et donne des exemples de code avec R.

Il couvre également les bases des modèles linéaires de manière approfondie.

Connaitre ces bases vous permettra de couvrir la major partie des problématiques ou questions posés pendant les entretiens d’embauche.

Les sujets abordés dans le livre :

  • Sélection de fonctionnalité
  • Régression polynomiale
  • Méthodes basées sur des arbres
  • Apprentissage supervisé
  • Apprentissage non supervisé

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6 – The Elements of Statistical Learning

The Elements of Statistical Learning

The Elements of Statistical Learning


Si vous souhaitez accélérer votre carrière dans le Machine Learning, vous devez bien maîtriser plus que les bases. Vous devez maîtriser les sujets avancés.

Ce livre est la ressource idéale pour amener vos compétences en Machine Learning à un niveau supérieur.

C’est l’un des livres les plus complets sur le Machine Learning.

Dans ce livre vous trouverez tout les concepts du Machine Learning, des méthodes linéaires aux réseaux de neurones, en passant par les forêts aléatoires.

C’est un peu plus mathématique que les autres livres, donc pour approfondir la compréhension des concepts c’est le TOP.

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7 – Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms

Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms

Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms


Si vous souhaitez bien comprendre les algorithmes de Machine Learning, ce livre est un excellent choix.

Il est divisé en sections de plus en plus complexes:

  • Bases
  • De la théorie aux algorithmes
  • Modèles de Machine Learning
  • Théorie avancée

C’est un excellent moyen d’acquérir une bonne compréhension des concepts de Machine Learning est de les implémenter.

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8 – Mining of Massive Datasets

Mining of Massive Datasets

Mining of Massive Datasets

Ce livre a été rédigé à partir de plusieurs cours de Stanford sur l’exploration de données à grande échelle.

Dans ce livre, on parle essentiellement de Data Mining.

Parmi les sujet abordés dans le livre :

  • Mapreduce
  • Exploitation de data stream
  • Systèmes de recommandation
  • Exploitation de graphiques de réseaux sociaux
  • Réduction de la dimensionnalité
  • Machine Learning à grande échelle

 

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9 – Think Stats

Think Stats

Think Stats



En tant que Data Scientist ou Data Analyst,  vous devez maîtriser les probabilités et les statistiques.

Les modèles de Machinea Learning sont basés sur des principes fondamentaux de la théorie des probabilités.

Donc, pendant vos entretiens d’embauche attendez vous a quelques questions sur les probabilités et les statistiques. 

Ce livre n’est pas destiné aux mathématiciens ou statisticiens, il utilise donc une approche pratique pour expliquer les concepts mathématiques.

Les sections sont courtes et faciles à lire, vous pourrez donc travailler rapidement à travers des exemples.

Ce livre aborde, entre autres, les sujets suivant :

  • Statistiques descriptives
  • Fonctions de distribution cumulatives
  • Distributions continues
  • Probabilités
  • Opération et distributions
  • Tests d’hypothèses
  • Estimation
  • Corrélation

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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

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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.

Machine Learning: quels avantages pour votre entreprise?

Machine Learning: quels avantages pour votre entreprise?

Avez-vous déjà regardé une video recommandée sur YouTube ? Avez-vous déjà remarqué l’efficacité du correcteur automatique de votre smartphone ? Si tel est le cas, vous avez bénéficié d’une ou plusieurs application du Machine Learning.

Depuis quelques années, les entreprises explorent les possibilités de développements que peut offrir le Machine Learning. Dans cet article, je vais vous lister les avantages concurrentiels que peut vous apporter l’apprentissage automatique. 

Qu’est-ce que le Machine Learning?

Avant de voir tous les avantages que peut vous apporter le Machine Learning, on commence par le définir.

En pratique, le Machine Learning consiste à comprendre des données et des statistiques. Autrement dit, c’est un processus où des algorithmes informatiques trouvent des modèles dans les données, puis prédisent les résultats probables.

C’est, par exemple, le cas quand vous recevez un mail; votre fournisseur de messagerie électronique va analyser les mots figurant dans l’objet du mail, les liens, etc. Suite à cette analyse, il classifiera le mail soit en spam ou en mail légitime.

Dans certain cas, les algorithmes de votre fournisseur de messagerie va se tromper mais ce qui rend le machine learning vraiment utile, c’est que l’algorithme peut «apprendre» et adapter ses résultats en fonction de nouvelles informations. Cela signifie que lorsque les spammeurs changent de tactique, la machine détecte rapidement les nouveaux modèles et identifie à nouveau correctement les messages douteux comme étant du SPAM.

Comment les entreprises utilisent le Machine Learning

La surveillance des e-mails n’est qu’un petit exemple parmi tant d’autres. Le machine learning est partout.

Machine Learning : Risque de Fraude

Machine Learning : Risque de Fraude

  1. Lorsque vous utilisez Google Traduction, un algorithme traduit ce texte en un autre texte exploitable.
  2. PayPal utilise des modèles différents d’apprentissage automatique pour déterminer et prévoir les cas de fraude.
  3. Facebook l’utilise pour analyser les photos et détecter les visages, puis suggérer aux utilisateurs de marquer les personnes que l’algorithme trouve dans l’image.

Cependant, l’apprentissage automatique va bien au-delà des exemples que je viens de citer.

Il peut être utilisé pour prédire le trafic de transport, les maladies, les cours des actifs financiers, les pannes matérielles, etc.

Les défis du Machine Learning

Tous les usages du Machine Learning sont très passionnants  et interessants. Cependant, la mise en place de l’apprentissage automatique dans toute organisation pose des défis.

  1. La première consiste à comprendre le problème et déterminer quel type d’algorithme utiliser pour résoudre ce problème. Par exemple, un algorithme de classification peut être utilisé pour classer un client de restaurant comme étant plus susceptible de prendre un menu complet ou juste un plat, mais il ne peut pas être utilisé pour prédire l’impact des hausses de prix sur les ventes.
  2. Le deuxième étant le risque de «surapprentissage» des données, qui consiste à former le système pour comprendre un ensemble de données jusqu’au point ou il perd toute capacité de généraliser, d’apprendre et de faire des prévisions en se basant sur de nouvelles données. 

Votre entreprise doit-elle adopter le Machine Learning ?

Une fois correctement mis en place, le Machine Learning peut vous aider à résoudre d’énormes problèmes dans votre entreprise. Aussi, il pourra vous aider à prévoir le comportement des clients et prospect afin de développer votre activité.

Donc, si vous pouvez utiliser l’apprentissage automatique pour analyser  les données et faire des prédictions qui aideront votre entreprise à se développer, pourquoi ne pas le faire ?

Pour créer un bon système de Machine Learning, vous avez besoin de :

  1. Une compréhension du Machine Learning.
  2. Connaissance des différents algorithmes disponibles et des types de problèmes qu’ils peuvent résoudre.
  3. Données (de différentes sources; internes et externes)
  4. La patience

Et n’oubliez surtout pas de vous assurez que votre entreprise suit les grandes tendances technologiques.

Comment Obtenir des Données Financières grâce à Quandl ?

Pour implémenter un modèle de Machine Learning, le choix de la source de données est primordial. Ce choix est plus important quand on traite des données financières. Bien évidement, il existe plusieurs sources données mais dans notre article nous allons voir un “newcomer” qui est Quandl.com.

Nous allons voir comment le configurer pour obtenir des données en utilisant Python

A noter que Quandl propose des données payantes et une grande quantité de données gratuites.

Quandl, Késako ?

Quandl est un nouveau fournisseur de données financières fondé en 2013 et devenu rapidement très respecté. Ils comptent aujourd’hui plus de 250 000 utilisateurs allant des particuliers aux grandes institutions financières. En fait, Quandl fournit deux catégories principales de données :

  1. Données financières de base: données sur les titres et données marché pour toutes les classes d’actifs.
  2. Données alternatives: données de sources autres que les données des marchés réglementés.

Il couvre la plupart des données financières de base dont les sources les plus populaires sont payantes avec un système d’abonnement. Par contre, c’est dans les données alternatives que Quandl est désormais considéré comme l’un des principaux fournisseurs et enregistre la plus forte croissance.

Mais alors, qu’est ce que les données alternatives ?!

Données alternatives

Les données alternatives représente toute forme de données pouvant être utilisées par les analystes financiers pour évaluer un titre ou un marché. En principe, ces données proviennent de sources de données autre que les sources habituelles.

Une sources de données habituelle peut inclure des bilans financiers, des rapports réglementaires, des communiqués de presse et présentations d’entreprise, etc. Cependant avec l’essor fulgurant des «Big Data» et de «Data Science» ces dernières années, on constate une explosion de sources de données alternatives.

la croissance des fournisseurs de données alternatifs comme quandl

La croissance des fournisseurs de données alternatifs publiés par alternativedata.org

Parmi les données alternatives fournit, on a :

  • Transactions par carte de paiement
  • Imagerie satellite / GPS
  • Trafic aérien, maritime et ferroviaire
  • Réseaux sociaux
  • Tendances sur internet
  • Nouvelles immatriculations de voitures

Dans un environnement d’investissement très concurrentiel, l’analyse de ces données peut donner un avantage concurrentiel non négligeable.

 Ouvrir un compte sur Quandl

Pour commencer à utiliser Quandl, il faut d’abord créer un compte en suivant les étapes suivantes:

  • Renseigner votre nom et prénom
Ouvrir un compte Quandl

Ouvrir un compte Quandl

 

  • Entrez l’adresse email et choisir Personal dans “How will you use this data”
Ouvrir un compte quandl etape 2

Email

  • Choisir un mot de passe
Ouvrir un compte quandl etape3

Mot de passe sécurisé

  • Cliquer sur ‘Create account’

Vous allez recevoir dans les secondes qui suivent un email de confirmation. Vous devez cliquer sur le lien de validation.

Maintenant vous pouvez vous connectez à votre nouveau compte Quandl. D’abord, vous verrez votre vue Tableau de bord.

Le tableau de bord vous permet de voir toutes les données disponibles sous différentes catégories.

Tableau de bord Quandl

Tableau de bord Quandl

API de Quandl

Maintenant qu’on ait un compte sur Quandl, nous allons voir comment l’utiliser. Premièrement, nous allons voir comment générer la clé API

Clé API Quandl

Avant d’utiliser l’API de Quandl, on doit commencer par vérifier la clé cliente de l’API.

Accédez à la page “Account Settings” de votre compte Quandl:

Paramètres du compte Quandl

Paramètres du compte

Maintenant, la chaîne de caractère affichée à l’écran représente la clé API.

Clé API Quandl

Clé API

On va, maintenant, se pencher sur la configuration sur Python.

API Python

Dans cette partie de l’article, nous allons voir comment configurer l’API sur Python. Pour Cela, suivez les étapes suivantes :

1- Installation de Python 

Assurez-vous d’avoir installer Python sur votre machine. Si ce n’est pas le cas, installez-le en suivant le tutoriel sur Youtube.

2- Installation de la librairie Quandl

Après avoir installé python, nous devrons installer la librairie Quandl  avant d’essayer d’obtenir des données.

Python est fourni avec un outil appelé pip qui simplifie l’installation. Donc, il suffit d’exécuter la ligne suivante pour installer Quandl

pip install quandl

Installation de Quandl

Installation de Quandl

3- Premier script

Ce premier script va surtout nous permettre de tester que tout est bien configuré. 

  • Créer un dossier de travail
Creer un dossier de travail

Creer un dossier de travail

  • Ouvrer le terminal de commande et taper “python” pour accéder à l’environnement Python
Accéder à l'environnement Python

Accéder à l’environnement Python

  • Importer l’API Quandl et s’assurer que notre clé d’API est définie. 
import quandl
quandl.ApiConfig.api_key = ‘sufaEEBSq6gtFfX2SyXX’

Configurer la Cle API

Configurer la Cle API

  • Maintenant, on va récupérer des données sur les contrats d’Or
data = quandl.get(‘CME/GCJ2020`)
print(data)

Récupérer les contrats d'Or sur Quandl

Récupérer les contrats d’Or

  • On enregistre les données récupérées sur un fichier Csv
data.to_csv(‘c:\quandl\GCJ2020.csv’)


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