Prediction API
- 11/03/2014
Ludwine Probst
y = f(x)
modèle à déterminer
données en entrée
prédiction
Ludwine Probst
@nivdul
machine learning
big data
mathématiques
pâte à modeler
OPENCLASSROOMS (ex- le Site du Zéro)
Duchess...
Build smart apps
Exemple
Analyse de sentiment dans un tweet
Données en entrée (csv)
label caractéristiques
exemple
texte
nombre
Google Prediction API
< 2,5GB
Google cloud Storage
régression
(nombre)
classification
algos
Interface Google
Création du modèle
Le modèle
Prédiction
Update des données
Analyse du modèle
API Java
Prediction prediction = new Prediction.Builder(httpTransport, JSON_FACTORY,credential)
.setApplicationName(APPLIC...
● documentation (exemples concrets…)
● prise en main rapide via l’interface
google Prediction
● testable rapidemment (via ...
Quelques liens intéressants
APerçu rapide de Google Prediction API
https://www.youtube.com/watch?v=u39rCNFWDEA
Google Pred...
Installation
● compte google
● créer un projet via la console google developpers
● activer Google Prediction API et Google...
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Google Prediction API - Human Talks 11/03/2014

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Présentation courte du service Google Prediction API.

Peut-être avez-vous déjà eu envie de détecter si un mail était un spam ou non ? Ou encore de savoir si le contenu d'un tweet était positif ou non ?
Construire l'algorithme qui va répondre à nos besoins semble complexe. C’est exactement là qu'entre en jeu le Machine Learning (reconnaître des patterns à partir d'exemples de données et obtenir de nouvelles informations).

Google Prediction API est un service Google qui :
- repose sur des algorithmes de Machine Learning
- permet de gérer le stockage de vos données
- donne des prédictions en sortie

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Google Prediction API - Human Talks 11/03/2014

  1. 1. Prediction API - 11/03/2014 Ludwine Probst
  2. 2. y = f(x) modèle à déterminer données en entrée prédiction
  3. 3. Ludwine Probst @nivdul machine learning big data mathématiques pâte à modeler OPENCLASSROOMS (ex- le Site du Zéro) Duchess France
  4. 4. Build smart apps
  5. 5. Exemple Analyse de sentiment dans un tweet
  6. 6. Données en entrée (csv) label caractéristiques exemple texte nombre
  7. 7. Google Prediction API < 2,5GB Google cloud Storage régression (nombre) classification algos Interface Google
  8. 8. Création du modèle
  9. 9. Le modèle
  10. 10. Prédiction
  11. 11. Update des données
  12. 12. Analyse du modèle
  13. 13. API Java Prediction prediction = new Prediction.Builder(httpTransport, JSON_FACTORY,credential) .setApplicationName(APPLICATION_NAME).build(); // création du modèle Training training = new Training(); training.setId(MODEL_ID); training.setStorageDataLocation(STORAGE_DATA_LOCATION); prediction.trainedmodels().insert(training).execute(); // création de l’inputInput ?!?!?! Input input = new Input(); InputInput inputInput = new InputInput(); inputInput.setCsvInstance(Collections.<Object>singletonList("English?")); input.setInput(inputInput); // prédiction Output output = prediction.trainedmodels().predict(MODEL_ID, input).execute(); // résultat de la prédiction output.getOutputLabel();
  14. 14. ● documentation (exemples concrets…) ● prise en main rapide via l’interface google Prediction ● testable rapidemment (via interface) ● limité à des régressions / classifications ● sortir sa carte bleue (Google storage) ● Java doc ● algorithmes utilisés dans l’API non connus
  15. 15. Quelques liens intéressants APerçu rapide de Google Prediction API https://www.youtube.com/watch?v=u39rCNFWDEA Google Prediction API à Google IO https://www.youtube.com/watch?v=FJDP_0Mrb-w&feature=youtu.be
  16. 16. Installation ● compte google ● créer un projet via la console google developpers ● activer Google Prediction API et Google Storage API utiliser l’interface ou télécharger la librairie de son choix ...

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