Industrialize Machine Learning
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Le machine learning et l’IA sont des buzzwords qui font maintenant partie de notre quotidien. Pourtant, rares sont les projets qui osent inclure du ML dans leur cycle de vie. Les raisons sont multiples : - Inquiétudes sur un niveau d’expertise trop limité en DataScience - Difficultés d’apprécier à l’avance le gap entre difficulté de mise en place et retour sur investissement - Inquiétudes sur la pérennité des efforts investis : (dérive des modèles entrainés) - Peur de s’engager dans un effort trop important de maintenance sur le long terme Bien que fondées, ces raisons n’ont plus lieu d’être après la mise en place de procédés d’industrialisation spécifiques à ce genre de problème. Venez découvrir comment nous avons fait converger les compétences des datascientists et des devops afin de créer une plate-forme de machine learning simple, scalable et accessible aux non-experts. De l’analyse des données à la mise en production de modèles nous verrons comment industrialiser les procédés d’apprentissage automatique sans le moindre effort. Pour plus d'informations à propos de Prescience : https://labs.ovh.com/machine-learning-platform
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- 34. Labs Platform open to public for free https://ovh.to/fhvncu6 What’s next ? Opensourcing Serving Engine https://ovh.to/nCPHhVW 34
Notes de l'éditeur
- ADRIEN
- ADRIEN Equipe crée en 2017 2 metiers representé : Data Scientist qui s’occupe des projets internes Devops developpement nouvelle feature, maintien operatielle de l’infra Concentré autour de la plaform de machine learning qu’on va vous presenter.
- MAEL Qu’est ce que le Machine learning ? => Une illustration Illustra tion d’un example de la vie courante : moteur de recomandation
- MAEL Qu’est ce que le Machine learning ? = croisement entre la l’informatique et les statistiques = approximation de fonctions Fonction générée automatiquement à partir des données
- MAEL Pourquoi utiliser le machine learning pour résoudre les pb ? => Quand la fonction peut être amenée à varier au cours du temps (moteur de recommendation et phénomènes de mode) Quand les problemes sont trop complexes pour être algorithmiquement décrits Exemple : reconnaissance d’image. : Homer Simpson VS Homère Odyssée
- MAEL Données labellisées en entrée d’algorithme de ML
- MAEL
- MAEL Une fois l’algorithme entrainé : Demande de prédiction sur des images qu’il n’a jamais vu auparavant
- ADRIEN 1 DC Ca consomme beaucoup Avec notre historique de consommation et d’autre données Objectif : Négocier les contrats avec EDF
- ADRIEN Historiquement : fait avec des seuils Cependant => sonne tous le temps car bcp de rack/salles Permet de repérer plus facilement des anomalies
- ADRIEN Allocation dynamique de ressources pour l'ouverture des lignes de VOIP => permet d'économiser de l'argent en rapport avec les couts prévisibles
- ADRIEN Plein d’autres Du coup, 1er projet long, apprednre plein chose Puis le deuxieme, un peu moin long, beaucoup de choses identiques On a remarqué qui avait toujours les meme etapes.
- MAEL Projets de ML = Processus itératif On va voir que plusieurs profils et compétences sont nécessaires au fils des différentes étapes
- MAEL Datascientist a bcp de valeur à cette phase => Impossible à automatiser car depend énormément du métier
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- MAEL Uniformiser les workflow / les outils utiliser Démocratiser le ML Perdre du temps là où il y a de la valeur Standardizer le déploiement d'API
- ADRIEN Platform en acces libre en intene chez OVH L’object c’est d’avoirun outils commun qui permet de builder, experimenter et deployer nos models de machine learning a lechelle d’ovh Tenter d’avoir une bonne user experience
- ADRIEN
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- MAEL En résumé voilà la phase qu’il reste à accomplir : Se concentrer sur le besoin metier et sur la valeur ajoutée du datascientist
- MAEL Si on revient sur les valeurs d’OVH : SMART Le R = Réversible Le T = Transparent Volonté de mettre à disposition le fruit de notre travail afin d’en faire profiter le plus grand nombre et d’obtenir des retours sur l’ergonomie d’utilisation
- MAEL