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Big Data Developers in Paris presentation : Social Data
- 1. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Pump it up ! Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM March 20, 2017 Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 2. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Qui sommes nous ? Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 3. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Présentation du projet Contexte Exploration du dataset Notre approche Data Science et Machine Learning Feature engineering Modèles de Machine Learning Proposition d’améliorations Visualisation Feedback : Data Science Experience Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 4. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Contexte Contexte § Data Challenge : https://www.drivendata.org/ § Données fournies par le ministère des eaux de Tanzanie et Taarifa (une plateforme web collaborative à caractère sociale). § But : Prédire le caractère "fonctionnel", "fonctionnel mais a besoin de réparation" et "non fonctionnel" de pompes à eaux en Tanzanie. Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 5. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Exploration du dataset Exploration du dataset § Pour prédire la fonctionnalité des pompes nous avons à notre disposition 40 variables dont : § la position géographique § l’installateur § le type de pompe § ... (exploration sur le notebook) Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 6. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Data Science et Machine Learning La Data Science Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 7. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Feature engineering Feature engineering Présentation du feature engineering dans le notebook. Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 8. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Feature engineering Machine Learning § Apprentissage par l’exemple pour un but d’analyse prédictive. § Principalement 2 types d’Apprentissage : § Apprentissage supervisé (Régression, Classification) § Apprentissage non supervisé (Clustering) Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 9. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Feature engineering Méthodologie Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 10. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Modèles de Machine Learning SVM § Modèle basé sur la construction d’un hyperplan séparateur. Le but est de trouver l’hyperplan qui sépare le mieux les données avec la plus grande marge (pouvoir de généralisation). Figure: SVM : hyperplan séparateur Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 11. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Modèles de Machine Learning SVM (l’astuce du noyau) Figure: SVM : astuce du noyau Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 12. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Modèles de Machine Learning Résultats Figure: SVM : Résultats - Crossvalidation Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 13. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Modèles de Machine Learning Remarques § SVM est un modèle intéressant car facile d’utilisation est qui permet de gérer des données non linéaires mais ... § Résultats sur le test set : 0.54 de précision. § SVM est meilleur quand il n’y a pas beaucoup de données. Random Forest performe mieux quand le nombre de données est élevé. Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 14. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Modèles de Machine Learning Random Forest (1) § Méthode basée sur des arbres décisionnels : Figure: Exemple d’arbre de décision Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 15. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Modèles de Machine Learning Random Forest (2) § Il s’agit alors d’un classifieur construit à partir des décisions de nombreux arbres décisionnels générés. § Les arbres sont construits à partir de données générées (bootstrap / bagging). § A partir des votes des différents arbres, une décision est prise. § Les forêts aléatoires sont un type d’algorithme avec l’une des meilleures performances de nos jours. Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 16. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Modèles de Machine Learning Résultats Figure: Résultats sur le cross-validation set: Random Forest Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 17. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Modèles de Machine Learning Remarques § Random Forest est un modèle très intéressant car permet de directement prendre en compte les variables catégoriques et s’adapte bien aux valeurs manquantes. § Il s’agit d’une application directe du bagging pour diminuer la variance. L’idée derrière l’algorithme est intuitive mais il n’y a pas de preuves théoriques de ses performances. § Nous avons obtenu un résultat sur le test set de : 0.73. Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 18. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Modèles de Machine Learning Gradient Boosting Classifier (1) § Methode basée sur un algorithme d’optimisation : Gradient Descent. Figure: Gradient Descent Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 19. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Modèles de Machine Learning Gradient Boosting Classifier (2) § On considère une famille de classifieurs, par exemple les arbres décisionnels. § On considère aussi une fonction de coût fonction des classifieurs: J(F(x)) = 7errors § On applique l’algorithme gradient descent à la fonction de coût et on aboutit au classifieur minimisant l’erreur. Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 20. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Modèles de Machine Learning Résultats Figure: Résultats sur le cross-validation set: Gradient Boosting Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 21. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Modèles de Machine Learning Remarques § Le modèle Gradient Boosting avec les arbres de décision est intéressant car permet parfois d’obtenir de meilleurs résultats que Random Forest. § L’inconvénient est que le modèle est séquentiel, contrairement à Random Forest qui a l’avantage de pouvoir être parallélisé. § Nous avons obtenu un résultat sur le test set de : 0.76. Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 22. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Modèles de Machine Learning Stacking Figure: Stacking Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 23. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Modèles de Machine Learning Résultats Figure: Résultats des différents modèles sur le cross-validation set. Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 24. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Modèles de Machine Learning Commentaires § Le gradient boosting donne de meilleurs résultats que les forêts aléatoires et la régression logistique. Et le stacking améliore légèrement la performance obtenue par le gradient boosting. § Cependant le modèle est pour l’homme riche qui a beaucoup de données. § Nous avons obtenu un résultat sur le test set de : 0.7675. Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 25. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Proposition d’améliorations Proposition d’améliorations § Chercher à construire de nouvelles features, soit en considérant les données d’origine, soit en combinant les features déjà obtenues. § Essayer les techniques du type apprentissage de métrique + clustering. L’apprentissage de métrique permettrait de rapprocher les observations ayant la même classe tout en éloignant celles dont la classe diffère entre elles. § Avec plus de puissance de calcul, essayer les réseaux de neurones et les combiner avec les autres modèles. Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 26. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Application web Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 27. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Feedback Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 28. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Une plateforme prometteuse ... § Une collaboration facilitée. § Un accès rapide à différentes ressources (notebooks, tutoriels, données). § Une boîte à outil adaptée au Data Scientist (Python, Rstudio, Spark ..). § Un service d’aide réactive et efficace. § Un système facile à prendre en main. Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 29. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience ... à améliorer § Probleme de vitesse d’exécution des scripts. § Pas de collaboration possible sur Rstudio. § Il n’y a pas de moyens simples pour inclure directement des images dans les notebooks. § Ecriture de fichiers n’est pas immédiate. Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 30. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Merci pour votre attention Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !
- 31. Présentation du projet Notre approche Visualisation Feedback : Data Science Experience Contacts : § Abdellah Lamrani Alaoui : § abdellah.lamrani-alaoui@student.ecp.fr § Samed Atouati : § samed.atouati@student.ecp.fr Atouati Samed - Lamrani Alaoui Abdellah Ecole Centrale Paris - IBM Pump it up !