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Créer une IA capable de reconnaître des fleurs (ou autres)

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Conférence donnée par Olivier Eeckhoutte (Lean Deep) sur le sujet du Deep Learning pour Nutigo. Nutigo est une nouvelle association qui traite des sujets d'innovation.

Publicada em: Engenharia
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Créer une IA capable de reconnaître des fleurs (ou autres)

  1. 1. © 2017, Lean Deep. Diffusion interdite sans accord. Olivier Eeckhoutte 22 Juin 2017 Créer une IA capable de reconnaître des fleurs #DeepLearning #AWS #DataPipeline #Cloud #REX #op9misa9onDesCouts #IA #MachineLearning #TensorFlow
  2. 2. About me Olivier Eeckhoutte •  Cloud AWS expert •  Web & Mobile ❤ (JavaScript / NodeJS / Angular / Ionic…) •  Deep Learning geek (Tensorflow / Scikit / Python) •  Co-organisateur: Meetup Big Data et Machine Learning Lille •  Salarié chez SwissLife •  Entrepreneuriat en // : •  Lean Deep: D’abord Consul9ng & forma9on (1 an) •  Puis depuis Mi-avril: Développement d’un produit dans la domo9que •  Des nuits courtes J Linkedin: hYps://www.linkedin.com/in/oliviereeckhouYe/ Let’s keep in touch ! @oliviereeckhout
  3. 3. Démo: reconnaissance des fleurs
  4. 4. Agenda •  Démo •  Introduction •  Machine Learning •  Deep Learning •  REX technologies utilisées •  Mes 2 pipelines •  Containers •  TensorFlow •  Cloud AWS •  Ressources pour apprendre
  5. 5. Introduction au Machine Learning Définition “ Faculté donnée à un ordinateur d’apprendre un comportement à partir d’exemples ” “ L’appren9ssage automa9sé désigne l’ensemble des techniques permeYant, par voie algorithmique, avec ou sans assistance, de prendre une décision jugée adéquate sur la base d’informa9ons non structurées a priori et inconnues du système auquel elles sont présentées. ” “L’ensemble des techniques permeYant à une machine d’apprendre à réaliser une tâche sans avoir à la programmer explicitement pour cela.” Arthur Samuel, 1950
  6. 6. Comment faites-vous pour apprendre à un enfant à reconnaître une voiture ?
  7. 7. Introduction au Machine Learning Comment cela fonctionne ? (1/3) – un peu de vocabulaire En 2 étapes ! 1.  On entraine un Modèle en u9lisant des données labellisées •  Le “Modèle de Machine Learning” apprend les rela9ons entre les a7ributs/ features des données (inputs) et les résultats (outputs) Colonne output Colonnes inputs Nombre portes Nombre fenêtres Couleur Longueur (m) Véhicule 4 6 Blanc 1,5 Voiture 20 100 Bleu 230 TGV 2 4 Bleu 5 Camion 2 6 Rouge 1 Voiture 4 8 Blanc 1,75 Voiture
  8. 8. Introduction au Machine Learning Comment cela fonctionne ? (2/3) 1ère étape: Phase d’appenFssage 1.  On entraine un Modèle en u9lisant des données labellisées Training Data Pre-processing •  Dummisa9on •  Image processing •  Normalisa9on •  Réduc9on dimension… Learning •  Supervisé •  Non supervisé •  … Error Analysis •  Précision/ Recall •  Over-fipng •  Test/ Cross valida9on •  … Model ObjecFf: construire un modèle qui généralise: à Être capable de prédire le futur alors qu’on l’a entraîné sur des données passées
  9. 9. Introduction au Machine Learning Comment cela fonctionne ? (3/3) 2ème étape: PrédicFon Ensuite, on peut faire des prédic9ons sur les nouvelles données dont on ne connaît pas le label/ target New Data Model Predicted Data PredicFon
  10. 10. Introduction au Machine Learning 2 catégories principales (1/2) ApprenFssage Supervisé à Les exemples sont des couples (entrée, sor9e associée) à Données é9quetées disponibles •  Exemple: Combien coûte ceYe maison ? •  Autre exemple: est-ce que cet email est un spam ? INPUTS OUTPUT
  11. 11. Introduction au Machine Learning 2 catégories principales (2/2) ApprenFssage non supervisé à On ne dispose que des valeurs (entrée) à Pas de données é9quetées •  Exemple: Segmenter les clients d’un magasin en clusters qui ont des comportements similaires •  Il n’y a pas de bonne réponse (ou de réponse absolue)
  12. 12. Introduction au Machine Learning Apprentissage supervisé – 2 type de problèmes (1/2) ClassificaFon Le résultat est une valeur parmi N sans ordre quelconque et dans un ensemble prédéfini Exemple: Ce film est-il un film d’horreur, un film d’ac9ons ou un film roman9que ?
  13. 13. Introduction au Machine Learning Apprentissage supervisé – 2 type de problèmes (2/2) Régression Le résultat est une valeur dans un ensemble de valeurs con9nues Exemple: Quel est le prix prévisionnel de cet appartement dans les 6 prochains mois ?
  14. 14. Introduction au Machine Learning Conclusion: Apprentissages supervisé & non supervisé
  15. 15. Introduction au Machine Learning Beaucoup Enormément d’algorithmes disponibles En fonc9on du problème, des données (linéaires ou non, de leur type, de la volumétrie…) à Type de d’appren9ssage ≠ Quelle précision recherche-t-on ? Combien de temps souhaite-t-on aYendre ? Veut-on comprendre les résultats ? (Accepter l’effet boite noire ?) à Algorithmes ≠ à u9liser Beaucoup de ressources pour bien choisir son algorithme d’appren9ssage. Ex: hYps://docs.microsoy.com/en-us/azure/machine-learning/machine-learning- algorithm-choice
  16. 16. Introduction au Machine Learning Enormément d’algorithmes disponibles Il n’y a pas de solu9on miracle ! è Il faut tester ! (…grid search)
  17. 17. •  Utilise des réseaux de neurones pour résoudre des problèmes complexes comme: - Reconnaissance d’images - Analyse de sentiments - Chatbot... •  Inspiré du fonctionnement du cerveau •  Ordinateur virtuel composé de milliers d'unités (les neurones) qui chacune effectue de petits calculs très simples. •  Plus le réseau est entraîné avec des données et plus les prédictions seront précisent Introduction au Deep Learning Un cerveau au cœur des machines OutputInput
  18. 18. Le système découvre lui-même les attributs et construit le modèle d’entrainement Avènement grâce: •  La puissance des GPUs très adaptés à ce type de calcul •  Au Big Data è Besoin: •  Besoin de (nombreuses) machine(s) puissante(s) et coûteuse(s) Introduction au Deep Learning Différence avec le Machine Learning
  19. 19. Exemple MNIST (reconnaissance de caractères): Images de 28x28 pixels à Subdiviser le problème: prendre des sous parties de l’image pour simplifier (i.e:, des groupements de pixels de 5×5, 4×4…) à Opérer une fonction afin d’extraire des motifs (feature detection) dans cette sous-partie (i.e: d’opération de convolution) à Ces fonctions permettent de faire ressortir certaines caractéristiques des images: Introduction au Deep Learning Convolutional Neural Networks (1/3) illustra5ons: h7p://stanford.edu
  20. 20. On opère ≠ transformations sur ≠ parties retravaillées (grâce aux filtres) de l’image d’entrée On combine le résultats des transformations (opération de pooling) et on recommence le process. à Succession de couches, et extrac9on de l’informa9ons dans chacune d’entre elle. Introduction au Deep Learning Convolutional Neural Networks (2/3) Exemple simplifié: 1. La première se focalise sur des pe9tes por9ons de l’image (5×5 par exemple). 2. La seconde récupère le résultat de toutes les por9ons précédentes et essaye de repérer de nouveaux indicateurs. 3. La troisième va encore plus loin, en suivant le même principe, permeYant d’iden9fier assez précisément les contours du visage. (Illustra5on: David J. Klein) à Génération d’une cartographie des pixels importants dans l’image.
  21. 21. Introduction au Deep Learning Convolutional Neural Networks (3/3) — Synthèse EXTRACTION DE CARACTERISTIQUES CLASSIFICATION MLP
  22. 22. Quelles technologies utiliser pour créer une IA similaire ?
  23. 23. •  Avantages Framework de Deep Learning Avantages 22
  24. 24. •  Développé par et utilisé en interne chez Google •  Très large communauté (cf. graph précédent) •  Open Source depuis novembre 2015 •  API Python/ Scala/ Java au-dessus d’un moteur en C/ C++ •  Support pour multiple GPUs •  Tensorboard: outil de visualisation de l’apprentissage •  Exemple illustratif (non testé) à https://gist.github.com/naturegirl/0bc6b4a14ee5269e4b4b4091c170bb92 Framework de Deep Learning Avantages
  25. 25. Le Cloud avec Docker Besoin de 2 pipelines — AWS ❤ Training Data Pre-processing Learning Error Analysis Model New Data Model Predicted Data PredicFon
  26. 26. Le Cloud avec Docker AWS ❤ Pourquoi 2 pipelines ? •  1 pipeline on-demand pour l’apprentissage •  1 pipeline de prédiction avec API Python/ NodeJS Pourquoi AWS ? •  Flexibilité •  Nombre considérable de fonctionnalités •  Customisation •  Intégration avec un grand nombre de services tierces •  Puissance
  27. 27. 1ère Pipeline avec coûts optimisés! pour entraîner son IA chez AWS - ECS - ECR - Cloud Formation - S3 - Spot Fleet
  28. 28. Comment ECS utilise ECR ? (encapsulation) Amazon ECR Subnet Amazon ECS Spot Instance
  29. 29. Architecture AWS Globale 1ère Pipeline Amazon S3 AWS CLI Public subnet – AZ #1 Public subnet – AZ #2 Spot Instance Spot Instance Spot Fleet Amazon ECR AWS Management Console RunTask Amazon ECS SSH 2 : Mode automa9que : Mode exploratoire 1 1 2
  30. 30. 2ème Pipeline pour la prédiction - ECS - ECR - CloudFormation - S3 Aller plus loin… industrialisaFon et conFnuous delivery
  31. 31. Architecture AWS Globale 2ème Pipeline 30 Amazon S3 Output du Pipeline 1 à Input du Pipeline 2
  32. 32. - Systèmes de recommandation (Netflix) - Véhicules autonomes - Reconnaissance de visages - Segmentation clients - Diagnostiques médicaux - Détection de fraudes - Speech Recognition - Analyse de Sentiments - Détection de plagiat - Classification de documents - Reconnaissance de textes manuscrits PerspecFve
  33. 33. Machine Learning - Meetup: Big Data et Machine Learning Lille (Free) - Stanford à http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html (Free) - Mooc d’Andrew Ng à Coursera (Prof. Stanford) (Free) - Udacity Nanodegree program - Udacity Moocs (Free) - Intro à la statistique avec R – MOOC (Free) - https://blogs.msdn.microsoft.com/mlfrance AWS https://aws.amazon.com/blogs Apprendre
  34. 34. Annexes
  35. 35. Les avantages d’ECS Un service totalement managé Manager des clusters Orchestration simplifiée et flexible Intégré auxautresservices AWSet extensible Securisé Performance at scale
  36. 36. Optimiser sa facture Spot et Spot Fleet. les règles sont simples… Marché où le prix des instances varie en fonction de l’offre et de la demande Vous ne payez jamais plus que ce que vous avez enchéri. Quand le marché dépasse votre offre, vous avez 2 minutes avant que la machine soit coupée è Entre 50 à 70% d’économie sur les machines On Spot Fleet Lancer plusieurs Instances Spot
  37. 37. Cloud Formation pour designer son infra. Avantages Infrastructure as code à  Versionner ses stacks (fichiers JSON ou YAML) Simplicité d’utilisation à Drag and drop Templates d’Approvisionnement des ressources à “Build Once” des stacks
  38. 38. Cloud Formation pour designer son infra.

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