Big data et machine Learning

1. Plan
le Big Data
le Machine Learning
Big Data, essence de machine learning
conclusion
Big Data et Machine Learning
Ichraf khalfaoui
April 14, 2021
Ichraf khalfaoui Big Data et Machine Learning

2. Plan
le Big Data
le Machine Learning
Big Data, essence de machine learning
conclusion
1 le Big Data
Qu’est ce que le Big Data ?
Caractéristiques des BigData : Les 5v
Map Reduce
2 le Machine Learning
définition et explications
Les types d’Apprentissage
Applications du Machine Learning
3 Big Data, essence de machine learning
4 conclusion
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3. Plan
le Big Data
le Machine Learning
Big Data, essence de machine learning
conclusion
Map Reduce
le Big Data
Qu’est ce que le Big Data ?
Si on traduit le mot Data cela signifie donnée, littéralement
Grosses données ou Méga données .
Ces données numérique sont produites par nos smartphones,
nos ordinateurs, tablettes, GPS, tout objets connecter.
Nos objets connecter des trillions d’octets de données tous les
jours.
Ces données sont baptisées BIG DATA, c’est en 2011que le
terme Big Data est apparu au grand public.
Cela consiste à collecte, stocké, analyser et sauvegarder des
données massif.
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4. Plan
le Big Data
le Machine Learning
Big Data, essence de machine learning
conclusion
Map Reduce
le Big Data
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5. Plan
le Big Data
le Machine Learning
Big Data, essence de machine learning
conclusion
Map Reduce
Map Reduce
Le Big Data implique de traiter beaucoup de données rapidement,
les entreprises ont donc besoin d’infrastructures très puissantes.
Pour faire de tels calculs.
Beaucoup d’ordinateurs normaux = Algorithme Map Reduce .
Map Reduce
MapReduce est un Framework de traitement de données en
clusters. Composé des fonctions Map et Reduce, il permet de
répartir les tâches de traitement de données entre différents
ordinateurs, pour ensuite réduire les résultats en une seule synthèse.
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6. Plan
le Big Data
le Machine Learning
Big Data, essence de machine learning
conclusion
Map Reduce
Exemple
Exemple:
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7. Plan
le Big Data
le Machine Learning
Big Data, essence de machine learning
conclusion
définition et explications
Les types d’Apprentissage
Applications du Machine Learning
définition et explications
Machine learning
Le Machine Learning est une technologie d’intelligence artificielle
permettant aux ordinateurs d’apprendre sans avoir été programmés
explicitement à cet effet. Pour apprendre et se développer, les
ordinateurs ont toutefois besoin de données à analyser et sur
lesquelles s’entraı̂ner. De fait, le Big Data est l’essence du Machine
Learning, et c’est la technologie qui permet d’exploiter pleinement
le potentiel du Big Data.
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8. Plan
le Big Data
le Machine Learning
Big Data, essence de machine learning
conclusion
définition et explications
Les types d’Apprentissage
Applications du Machine Learning
Les types d’Apprentissage
Apprentissage supervisé:
Dans le cas de l’apprentissage supervisé, les données utilisées pour
l’entraı̂nement sont déjà étiquetées . Par conséquent, le modèle
de Machine Learning sait déjà ce qu’elle doit chercher (motif,
élément. . . ) dans ces données. À la fin de l’apprentissage, le
modèle ainsi entraı̂né sera capable de retrouver les mêmes éléments
sur des données non étiquetées.
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9. Plan
le Big Data
le Machine Learning
Big Data, essence de machine learning
conclusion
définition et explications
Les types d’Apprentissage
Applications du Machine Learning
Exemlpe
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10. Plan
le Big Data
le Machine Learning
Big Data, essence de machine learning
conclusion
définition et explications
Les types d’Apprentissage
Applications du Machine Learning
Les types d’Apprentissage
L’apprentissage non supervisé:
au contraire, consiste à entraı̂ner le modèle sur des données sans
étiquettes. La machine parcourt les données sans aucun indice, et
tente d’y découvrir des motifs ou des tendances récurrents. Cette
approche est couramment utilisée dans certains domaines, comme
la cybersécurité.
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11. Plan
le Big Data
le Machine Learning
Big Data, essence de machine learning
conclusion
définition et explications
Les types d’Apprentissage
Applications du Machine Learning
Exemlpe
•Domaine médical: Découverte de nouveaux liens.
Il y a un lien entre visiter l’Asie et attraper la tuberculose.
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12. Plan
le Big Data
le Machine Learning
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conclusion
définition et explications
Les types d’Apprentissage
Applications du Machine Learning
Les types d’Apprentissage
l’apprentissage par renforcement
L’algorithme d’apprentissage doit trouver une stratégie d’actions
pour obtenir éventuellement une récompense (ou pénalité).
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13. Plan
le Big Data
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Big Data, essence de machine learning
conclusion
définition et explications
Les types d’Apprentissage
Applications du Machine Learning
Exemlpe
jeux d’échecs
On joue contre un adversaire.
il y a une stratégie d’actions.
C’est en fin de partie, qu’on va avoir le résultat de nos
actions:
Victoire
Nul
Défaite
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14. Plan
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le Machine Learning
Big Data, essence de machine learning
conclusion
définition et explications
Les types d’Apprentissage
Applications du Machine Learning
Applications du Machine Learning
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15. Plan
le Big Data
le Machine Learning
Big Data, essence de machine learning
conclusion
big Data, essence de machine learning
Le Machine Learning est idéal pour exploiter les opportunités
cachées du Big Data. Cette technologie permet d’extraire des
informations de valeur en provenance de sources de données
massives et variées sans la mainmise d’un opérateur humain.
Il est dirigée par les données, et convient à la complexité des
immenses sources de données du Big Data. Contrairement aux
outils analytiques traditionnels, il peut également être appliqué aux
ensembles de données générées en temps réel
Sans le Big Data, le Machine Learning ne seraient rien.
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16. Plan
le Big Data
le Machine Learning
Big Data, essence de machine learning
conclusion
Le duo Big Data et Machine Learning est ce qui va
permettre aux entreprises de créer de la valeur ajoutée grâce
à leurs données. Pourquoi ?
Pour mieux le comprendre, sachons déjà que le Machine Learning
est au cœur des outils que nous utilisons au quotidien.
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17. Plan
le Big Data
le Machine Learning
Big Data, essence de machine learning
conclusion
conclusion
L’ apprentissage automatique intervient dans nos vies de tous les
jours. C’est un domaine de plus en plus populaire à ne pas louper
si l’on souhaite faire carrière dans les domaines de la Data afin de
devenir ingénieur Machine Learning.
Le Big Data et le Machine Learning représentent ainsi la
prochaine révolution informatique. Et comme chaque révolution,
cette dernière va transformer notre manière de vivre, de travailler
et de penser.
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Big Data, essence de machine learning
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Références
•https://fr.coursera.org/learn/machine-learning
• http://fr.slideshare.net/xamat/recommender-systems-machine-
learning-summer-school-2014-cmu
• https://deepmind.com
• https://www.google.com/selfdrivingcar/
• http://www.lemonde.fr/sciences/article/2016/02/04/la-lecon-d-
un-maitre-de-l-intelligence-artificielle48593681650684.html
•https://hbr.org/2012/10/big-data-the-management-revolution/ar
•
http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en
//archive/mapreduce-osdi04.pdf
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19. Plan
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