Le Machine Learning, sous-ensemble de l'Intelligence Artificielle, est la discipline donnant à un ordinateur la capacité d'apprendre sans avoir été explicitement programmé, en se basant sur des données d'entrée.
Systèmes de recommandations, détection de fraude, prédiction de ventes, segmentation de clients: ses champs d'applications sont nombreux. Venez découvrir à travers cette présentation ce qui se cache derrière ces mots, quels algorithmes existent, comment ils fonctionnent, avec quels outils, dans quel cas et comment les utiliser.
Par Yoann Benoit & Alban Phelip, consultants Xebia
La vidéo de la conférence est à retrouver sur : http://www.xebicon.fr/programme.html
3. #XebiConFr
➔ Présentation générale et cas d’utilisation
➔ Systèmes de recommandation
➔ Apprentissage non supervisé
➔ Apprentissage supervisé
➔ Le Machine Learning dans la vraie vie
➔ L’avenir...
Agenda
3
6. #XebiConFr
“ Le Machine Learning est le champ d'étude qui
donne aux ordinateurs la capacité d'apprendre
sans être explicitement programmés ”
-- Arthur Samuel
6
76. #XebiConFr
Les clients vont-ils changer de
forfait avec la nouvelle offre ?
Nom Ratio Go consommés / disponibles Changement ?
Dupont 0.4 Non
Dupond 1.2 Oui
Tournesol 0.6 Non
... ... ...
76
82. #XebiConFr
Les clients vont-ils changer de forfait
avec la nouvelle offre ?
Nom Ratio Go consommés / disponibles Changement ?
Dupont 0.4 Non
Dupond 1.2 Oui
Tournesol 0.6 Non
Hadock 0.1 Oui
... ... ...
82
91. #XebiConFr
➔ Objectif : Créer plusieurs
arbres et rassembler les
prédictions pour prendre une
décision finale plus stable
Random Forest
91
92. #XebiConFr
➔ Principe
◆ Sélection aléatoire d’un
sous-ensemble de données
◆ Sélection aléatoire d’un
sous-ensemble de features
➔ Moins interprétable mais gain
en stabilité et robustesse
Random Forest
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