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 Scikit-Learn : destinée à l'apprentissage automatique
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Prérequis
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 Intégration facile et transparente
 Visualisations complexes et personnalisés
 Flexibilité
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 Nombre limité de bibliothèques Python prise en charge
 Taille des données : 150 000 lignes / 250 Mo
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 Temps de calcul
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let
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  • 1. @ClubPowerBI Meetup 13 mars – 19h00 Power BI et l’Intelligence Artificielle Club Power BI Retransmis en ligne En présentiel à Strasbourg Microsoft Teams
  • 2. @ClubPowerBI La communauté Power BI francophone Club Power BI @ClubPowerBI /ClubPowerBI Club Power BI /Club-Power-BI Nous démarrons à 19h00, n’hésitez pas à échanger dans l’espace de conversation Power BI et l’Intelligence Artificielle En attendant, n’hésitez pas à tweeter en précisant le hashtag #powerbi Ce sera utile pour l’une de nos démonstrations.
  • 4. @ClubPowerBI @ClubPowerBI /ClubPowerBI Club Power BI /Club-Power-BI 📆 Les prochains meetups 13/03 23/03 28/03 Power BI et l’intelligence artificielle Strasbourg REX : Implémenter Power BI localement dans une gouvernance internationale ? Paris L’Emission Hors-Série
  • 6. SIMPLON, C’EST… ● Entreprise sociale créée en 2013 ● Des formations aux métiers du numérique ○ entièrement prises en charge (pour les apprenants) ○ sans pré-requis de diplôme
  • 7. UNE PRÉSENCE TERRITORIALE… STRASBOURG NANCY REIMS MODÈLE EN PROPRE Simplon gère directement la formation Le rôle de Simplon.co est de concevoir et de mettre en œuvre la formation. La responsabilité pédagogique est assumée par Simplon.co
  • 8. Formation Développeur.se IA en alternance 3 mois intensifs + 16 mois en alternance
  • 9. Le contenu de la formation Elle s’articule autour de 4 blocs Développement d’un programme d’IA Machine Learning Deep Learning Plateforme Azure Microsoft Développement d’une application d’IA Base de données relationnelle Back et front end Gestion des données Collecte Structuration Nettoyage Visualisation Gestion de projet Planification Conception d’un système de veille Communication avec les parties prenantes
  • 10. Quelles compétences et certifications ? Titre RNCP 34757 Développeur en Intelligence Artificielle niveau 6 (anciennement Bac+3) Certification RS 2085 Méthodes agiles de gestion et amorçage de projet Certification Microsoft AI-900 Phase intensive Phase alternance Fin de formation
  • 11. @ClubPowerBI Power BI et l’Intelligence Artificielle Lansiné Kaba Philippe Geiger, MVP
  • 12. @ClubPowerBI Les composants et fonctionnalités intégrés
  • 14. @ClubPowerBI  Des insights (à plusieurs endroits)  Analyser…  Détection des anomalies  Prévision  Visuels de l’arborescence hiérarchique  Visuels d’influenceurs clés  Narrations intelligentes  Questions et réponses en langage naturel  Etc. Les composants intégrés
  • 15. @ClubPowerBI Power BI et Machine Learning Python
  • 16. @ClubPowerBI Python dans Power BI Desktop  Script Python  Python dans l’Éditeur Power Query  IDE Python externe avec Power BI  Visuels Power BI avec Python Machine learning  Etapes typiques 1. Prétraitement des données 2. Entraînement au modèle 3. Prédictions Notion de base
  • 17. @ClubPowerBI Installer Python Installer les bibliothèques  Pandas : manipuler et analyser des données  Matplotlib : tracer et visualiser des données sous forme de graphiques.  Numpy : pour manipuler des matrices ou tableaux multidimensionnels ainsi que des fonctions mathématiques opérant sur ces tableaux.  Scikit-Learn : destinée à l'apprentissage automatique  Seaborn : créer des graphiques statistiques en Python. Prérequis
  • 19. @ClubPowerBI Avantages  Intégration facile et transparente  Visualisations complexes et personnalisés  Flexibilité Limites  Nombre limité de bibliothèques Python prise en charge  Taille des données : 150 000 lignes / 250 Mo  Résolution des visuels  Temps de calcul  Niveau de confidentialité des sources de données doit être « Public »  Filtrage croisé non prise en charge par les visuels Python Conclusion
  • 21. @ClubPowerBI  Python, R  Spark  Azure Synapses Analytics, Azure Databricks  Azure Machine Learning  Azure OpenAI Service  GPT-3, Ada, Babbage, Curie, etc.  Depuis quelques jours ChatGPT  Azure Cognitive Services  AI Builder (dans la Power Platform)  Composants et fonctionnalités intégrés dans Power BI IA chez Microsoft
  • 22. @ClubPowerBI  Microsoft speech  Reconnaissance vocale  Synthèse vocale  Traduction vocale  Reconnaissance de l’orateur  Langage  Reconnaissance d’entité  Analyse d’opinions  Réponse aux questions  « Language Understanding »  Traducteur  Vision  API Face  Vision par ordinateur  Vision personnalisée  Décision  Content Moderator  Détecteur d’anomalie  Personalizer Azure Cognitive Services
  • 24. @ClubPowerBI let callAzureCognitiveServices = (apiKey as text, apiUrl as text, requestBody as text) => let headers = [ #"Ocp-Apim-Subscription-Key" = apiKey, #"Content-Type" = "application/json", #"Accept" = "application/json" ], options = [ Headers = headers, Content = Text.ToBinary(requestBody), ManualStatusHandling = {400, 403, 404, 500}, IsRetry = true ], response = Web.Contents(apiUrl, options), json = Json.Document(response) in json in callAzureCognitiveServices Appeler Cognitive Services depuis Power BI let apiKey = "YOUR_API_KEY_HERE", apiUrl = "https://westus.api.cognitive.microsoft.com/text/analytics/v3.0- preview.1/sentiment", textToAnalyze = "This is a sample text to analyze.", requestBody = "{ documents: [ { language: ""en"", id: ""1"", text: """ & textToAnalyze & """ } ] }", response = callAzureCognitiveServices(apiKey, apiUrl, requestBody), sentimentScore = response[documents]{0}[confidenceScores]{0}[positive], sentiment = if sentimentScore > 0.5 then "positive" else "negative" in sentiment
  • 27. @ClubPowerBI Et alors, on ne parle pas de ChatGPT ?
  • 28. @ClubPowerBI Et alors, on ne parle pas de ChatGPT ?
  • 29. @ClubPowerBI Et alors, on ne parle pas de ChatGPT ?
  • 30. @ClubPowerBI Club Power BI @ClubPowerBI /ClubPowerBI Club Power BI /Club-Power-BI

Notes de l'éditeur

  1. https://portal.vision.cognitive.azure.com/gallery/featured
  2. Simplon avant tout c'est une entreprise sociale et solidaire, créée en 2013. Elle s'engage pour l'inclusion via le numérique auprès de différents publics en proposant des formations gratuites. Ces formations ne demandent aucun prérequis de diplôme.
  3. Le référentiel : https://www.francecompetences.fr/recherche/rncp/34757/#ancre3
  4. Titre RNCP niveau VI Bac+3 (France Compétences Ministère de l’Emploi) Répertoire National des certifications professionnelles
  5. Python Script Python : exécuter des scripts Python directement dans Power BI Desktop et d’importer les jeux de données obtenus dans un modèle de données Power BI Desktop Power Query : permet de procéder au nettoyage des données en utilisant Python et d’effectuer une mise en forme et une analytique avancées des données des jeux de données, notamment l’ajout des données manquantes, les prédictions et le clustering, pour ne citer que quelques exemples. IDE (environnement de développement intégré) pour créer et affiner des scripts Python, puis utiliser ces scripts dans Power B Machine learning apprentissage automatique : Prétraitement : Collecte et préparation des données Entraînement au modèle : choisir d'un modèle, Sélection des caractéristiques, Entraînement du modèle, Évaluation du modèle, Optimisation du modèle Utilisation du modèle : Utilisation du modèle, Mise à jour du modèle
  6. Installer python sur l’ordinateur depuis le site web python.org Activez les scripts Python dans Power BI Desktop depuis l’option Installez les bibliothèques Python depuis une console ou un interpréteur de commandes, utilisez l’outil en ligne de commande pip Pandas : manipuler et analyser des données Matplotlib : tracer et visualiser des données sous forme de graphiques Numpy : pour manipuler des matrices ou tableaux multidimensionnels ainsi que des fonctions mathématiques opérant sur ces tableaux. Scikit-Learn : destinée à l'apprentissage automatique Seaborn : est une bibliothèque permettant de créer des graphiques statistiques en Python.
  7. Prédire churn des employés avec la régression logistique de Sci-Kit Learn
  8. Limites Seules Matplotlib, NumPy, Pandas, Scikit-learn, Scipy, Seaborn, Statsmodels et XGBoost sont compatibles. Seuls des DataFrames Pandas peuvent être importés dans Power BI en utilisant Python. En outre, le temps d’exécution est limité à 30 minutes pour les scripts et 5 minutes pour les visuels. Tous les paramètres de source de données Python doivent être définis comme étant Publics et toutes les autres étapes d’une requête créée dans l’Éditeur Power Query doivent également être publiques. Les tables imbriquées, c’est-à-dire des tables de tables, ne sont actuellement pas prises en charge.
  9. Cognitive Services—API pour solutions IA | Microsoft Azure Vision Studio (azure.com)
  10. Création de contenu audio (microsoft.com)