Autour d'exemples simples, découvrons ensemble les concepts sous-jacents et les possibilités offertes par le Machine Learning. Si sans complexe vous voulez savoir ce qui se cache derrière ce « buzz word », cette session est pour vous! Vous vous demandez ce qu'il y a exactement derrière des termes tels que: apprentissage supervisé, classification, régression, clustering, série temporelle… Venez, aucun pré-requis n'est nécessaire!
Machine learning, deep learning et search : à quand ces innovations dans nos ...Antidot
FORCE EST DE CONSTATER QUE DURANT CES 10 DERNIÈRES ANNÉES, IL N'Y A PAS EU D'ÉVOLUTION DANS LE DOMAINE DES MOTEURS DE RECHERCHE POUR LES ENTREPRISES. ET POURTANT LA TOILE BRUISSE DE LA RÉVOLUTION DU MACHINE LEARNING.
Ces nouvelles approches mathématiques révolutionnent le traitement de l'information. Les géants du web s'en sont saisis depuis quelques années déjà et les premiers résultats sont là. Votre recherche Web est plus personnalisée, elle prédit plus qu'elle ne trouve, elle anticipe.
Mais les travailleurs du savoir dans les entreprises classiques n'ont pas encore accès à ces innovations. Ont-ils été oubliés ?
La recherche d'information en entreprise est-elle condamnée à exploiter des technologies du 20ème siècle ?
William Lesguillier, responsable de l'offre Valorisation des Données chez Antidot, revient sur l'intérêt de ces approches de machine learning afin de comprendre à quoi elles servent. A travers divers retours d'expériences, nous illustrerons ce qu'elles apportent dans la recherche d'information.
Nous ouvrirons enfin les portes du laboratoire d'Antidot pour présenter les derniers travaux de recherche sur les algorithmes de pertinence. l
Cette session fait suite à la session "Démystification du Machine Learning" d'introduction aux bases du Machine Learning. Plus avancée, elle démontre la création d'un outil de détection de spam avec Azure Machine Learning à partir de mails stockés dans HDInsights ainsi que la visualisation des résultats au sein de Power BI.
Bonjour à tous !
Voici un petit travail à vocation éducative grand public qui synthétise (dans les grandes lignes bien-sûr et non dans le détail) comment fonctionnent globalement les IA génératives dont ChatGPT fait partie.
La majorité des IA grand public que nous connaissons actuellement sont des IA de type générative car elles s'appuient sur du contenu existant pour générer du nouveau contenu.
La formation de ces systèmes suit généralement une trame commune même si la tâche à laquelle ils sont associés diffère (génération de textes, d'images, de vidéos, d'audios, de codes, etc.).
C'est pourquoi, détenir ces connaissance vous permettra de mieux employer ces outils. En effet, la performance de ces IA (bien que catégorisées comme des IA "faibles") nous a tellement surpris (et ce n'est que le début !) qu'il convient d'approfondir notre compréhension de leur fonctionnement pour éviter certains "a priori" et démystifier certains fantasmes (ce sont des outils fonctionnant sur des systèmes mathématiques, certes complexes et poussés, mais qui restent des mathématiques).
Plus nous maîtriserons ces connaissances, mieux nous utiliserons ces outils adéquatement et à notre service (et non l'inverse !).
Bonne lecture ! 🙂🎓
www.bigbrainevolution.com
L'avent de la super intelligence artificielle et ses impactsFernando Alcoforado
La Super Intelligence Artificielle sera la première technologie à potentiellement dépasser les humains dans toutes les dimensions. Jusqu'à présent, les êtres humains ont le monopole de la prise de décision et ont donc le contrôle sur tout. Avec la Super Intelligence Artificielle, cela peut s'arrêter. Un large éventail de conséquences peut se produire, y compris des conséquences extrêmement bonnes et des conséquences aussi graves que l'extinction de l'espèce humaine.
Autour d'exemples simples, découvrons ensemble les concepts sous-jacents et les possibilités offertes par le Machine Learning. Si sans complexe vous voulez savoir ce qui se cache derrière ce « buzz word », cette session est pour vous! Vous vous demandez ce qu'il y a exactement derrière des termes tels que: apprentissage supervisé, classification, régression, clustering, série temporelle… Venez, aucun pré-requis n'est nécessaire!
Machine learning, deep learning et search : à quand ces innovations dans nos ...Antidot
FORCE EST DE CONSTATER QUE DURANT CES 10 DERNIÈRES ANNÉES, IL N'Y A PAS EU D'ÉVOLUTION DANS LE DOMAINE DES MOTEURS DE RECHERCHE POUR LES ENTREPRISES. ET POURTANT LA TOILE BRUISSE DE LA RÉVOLUTION DU MACHINE LEARNING.
Ces nouvelles approches mathématiques révolutionnent le traitement de l'information. Les géants du web s'en sont saisis depuis quelques années déjà et les premiers résultats sont là. Votre recherche Web est plus personnalisée, elle prédit plus qu'elle ne trouve, elle anticipe.
Mais les travailleurs du savoir dans les entreprises classiques n'ont pas encore accès à ces innovations. Ont-ils été oubliés ?
La recherche d'information en entreprise est-elle condamnée à exploiter des technologies du 20ème siècle ?
William Lesguillier, responsable de l'offre Valorisation des Données chez Antidot, revient sur l'intérêt de ces approches de machine learning afin de comprendre à quoi elles servent. A travers divers retours d'expériences, nous illustrerons ce qu'elles apportent dans la recherche d'information.
Nous ouvrirons enfin les portes du laboratoire d'Antidot pour présenter les derniers travaux de recherche sur les algorithmes de pertinence. l
Cette session fait suite à la session "Démystification du Machine Learning" d'introduction aux bases du Machine Learning. Plus avancée, elle démontre la création d'un outil de détection de spam avec Azure Machine Learning à partir de mails stockés dans HDInsights ainsi que la visualisation des résultats au sein de Power BI.
Bonjour à tous !
Voici un petit travail à vocation éducative grand public qui synthétise (dans les grandes lignes bien-sûr et non dans le détail) comment fonctionnent globalement les IA génératives dont ChatGPT fait partie.
La majorité des IA grand public que nous connaissons actuellement sont des IA de type générative car elles s'appuient sur du contenu existant pour générer du nouveau contenu.
La formation de ces systèmes suit généralement une trame commune même si la tâche à laquelle ils sont associés diffère (génération de textes, d'images, de vidéos, d'audios, de codes, etc.).
C'est pourquoi, détenir ces connaissance vous permettra de mieux employer ces outils. En effet, la performance de ces IA (bien que catégorisées comme des IA "faibles") nous a tellement surpris (et ce n'est que le début !) qu'il convient d'approfondir notre compréhension de leur fonctionnement pour éviter certains "a priori" et démystifier certains fantasmes (ce sont des outils fonctionnant sur des systèmes mathématiques, certes complexes et poussés, mais qui restent des mathématiques).
Plus nous maîtriserons ces connaissances, mieux nous utiliserons ces outils adéquatement et à notre service (et non l'inverse !).
Bonne lecture ! 🙂🎓
www.bigbrainevolution.com
L'avent de la super intelligence artificielle et ses impactsFernando Alcoforado
La Super Intelligence Artificielle sera la première technologie à potentiellement dépasser les humains dans toutes les dimensions. Jusqu'à présent, les êtres humains ont le monopole de la prise de décision et ont donc le contrôle sur tout. Avec la Super Intelligence Artificielle, cela peut s'arrêter. Un large éventail de conséquences peut se produire, y compris des conséquences extrêmement bonnes et des conséquences aussi graves que l'extinction de l'espèce humaine.
Mémoire de fin d'étude - La big data et les réseaux sociauxChloé Marty
Comment l’explosion quantitative de la data va donner aux marques l’opportunité de mieux cibler et de mieux s’adresser à leurs publics sur les réseaux sociaux alors que l’utilisation et l’exploitation de ces données s’avère être très complexe et pose un problème d’éthique ?
Courte présentation du Big Data & Machine Learning lors d'un séminaire à la Cité Internationale Universitaire de Paris, Maison des Etudiants Arméniens.
L'intelligence Artificielle peut permettre aux Ressources Humaines de mieux remplir leurs missions : identifier, recruter et fidéliser les bons profils. Cette étude apporte un regard sur l'utilisation des technologies IA dans le monde RH.
Voici un premier mémo sur le Machine Learning vu par Mobstock.
Qu'est ce que c'est ? A quoi ça sert ? Comment ça marche ?
A votre dispo pour en parler...
Plus d'info sur mobstock.fr
Club des Explorateurs du Futur d'@Ylios - L'impact de l'IA sur les métiers 19...alexia2015
Dans son "Club des Explorateurs du Futur" Ylios a débattu des impacts de l'Intelligence Artificielle sur nos métiers avec Stéphanie Hajjar, Jean-Claude Heudin et Reynald Chapuis
Parlez-vous le langage IA ? 30 notions pour comprendre l'IABigBrain Evolution
Parlez-vous le langage IA ?
Bonjour à tous !
Pour les personnes qui débutent (mais pas que ! 😉) et souhaiteraient comprendre un peu mieux l'écosystème actuel de l'IA, voici quelques images qui vous permettront de prendre connaissance du lexique indispensable à connaitre pour aborder ce domaine.
Ce lexique vous permettra de comprendre des articles, des reportages ou n'importe quel contenu abordant ce domaine car il contient des éléments clés constituant une bonne part de sa colonne vertébrale. Bien-sûr, ce domaine est ancien (+ 70 ans) et assez technique, il ne se limite donc pas exclusivement à ces termes mais c'est un bon début général pour le grand public qui permet d'amorcer une compréhension plus approfondie par la suite en effectuant ses propres recherches.
Voilà, bonne lecture ! 😁
Visitez-nous à www.bigbrainevolution.com !
Le 19 septembre nous avons démystifié l'IA pour les TPE et PME !
Qui a dit que l'intelligence artificielle était réservée aux géants de la Silicon Valley et aux budgets colossaux ?
Préparez-vous à briser les idées reçues et à explorer comment l'IA peut être votre alliée !
Au cœur de notre projet Extr4.0rdinaire, nous vous avons invité à une matinée passionnante, centrée sur un sujet des plus actuels !
- Qu'est ce que le big data ?
- Exemples d'utilisation
- Le web, l'open data et le web sémantique
- Les algorithmes
- Qu’est ce que ce la change concrètement ?
- Notre projet square predict
Comment le social augment l'accès à l'informationLecko
Les volumes d’information produits et échangés augmentent de manière exponentielle mettant à mal
les stratégies classiques de management de l’information et de gestion des connaissances.
Comment les pratiques sociales et collaboratives impactent-elles l’accès à l’information ?
Praticiens et éditeurs spécialisés sur le sujet partageront leur retour d’expérience et leur vision de l’évolution des pratiques dans le domaine.
Mémoire de fin d'étude - La big data et les réseaux sociauxChloé Marty
Comment l’explosion quantitative de la data va donner aux marques l’opportunité de mieux cibler et de mieux s’adresser à leurs publics sur les réseaux sociaux alors que l’utilisation et l’exploitation de ces données s’avère être très complexe et pose un problème d’éthique ?
Courte présentation du Big Data & Machine Learning lors d'un séminaire à la Cité Internationale Universitaire de Paris, Maison des Etudiants Arméniens.
L'intelligence Artificielle peut permettre aux Ressources Humaines de mieux remplir leurs missions : identifier, recruter et fidéliser les bons profils. Cette étude apporte un regard sur l'utilisation des technologies IA dans le monde RH.
Voici un premier mémo sur le Machine Learning vu par Mobstock.
Qu'est ce que c'est ? A quoi ça sert ? Comment ça marche ?
A votre dispo pour en parler...
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Club des Explorateurs du Futur d'@Ylios - L'impact de l'IA sur les métiers 19...alexia2015
Dans son "Club des Explorateurs du Futur" Ylios a débattu des impacts de l'Intelligence Artificielle sur nos métiers avec Stéphanie Hajjar, Jean-Claude Heudin et Reynald Chapuis
Parlez-vous le langage IA ? 30 notions pour comprendre l'IABigBrain Evolution
Parlez-vous le langage IA ?
Bonjour à tous !
Pour les personnes qui débutent (mais pas que ! 😉) et souhaiteraient comprendre un peu mieux l'écosystème actuel de l'IA, voici quelques images qui vous permettront de prendre connaissance du lexique indispensable à connaitre pour aborder ce domaine.
Ce lexique vous permettra de comprendre des articles, des reportages ou n'importe quel contenu abordant ce domaine car il contient des éléments clés constituant une bonne part de sa colonne vertébrale. Bien-sûr, ce domaine est ancien (+ 70 ans) et assez technique, il ne se limite donc pas exclusivement à ces termes mais c'est un bon début général pour le grand public qui permet d'amorcer une compréhension plus approfondie par la suite en effectuant ses propres recherches.
Voilà, bonne lecture ! 😁
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Le 19 septembre nous avons démystifié l'IA pour les TPE et PME !
Qui a dit que l'intelligence artificielle était réservée aux géants de la Silicon Valley et aux budgets colossaux ?
Préparez-vous à briser les idées reçues et à explorer comment l'IA peut être votre alliée !
Au cœur de notre projet Extr4.0rdinaire, nous vous avons invité à une matinée passionnante, centrée sur un sujet des plus actuels !
- Qu'est ce que le big data ?
- Exemples d'utilisation
- Le web, l'open data et le web sémantique
- Les algorithmes
- Qu’est ce que ce la change concrètement ?
- Notre projet square predict
Comment le social augment l'accès à l'informationLecko
Les volumes d’information produits et échangés augmentent de manière exponentielle mettant à mal
les stratégies classiques de management de l’information et de gestion des connaissances.
Comment les pratiques sociales et collaboratives impactent-elles l’accès à l’information ?
Praticiens et éditeurs spécialisés sur le sujet partageront leur retour d’expérience et leur vision de l’évolution des pratiques dans le domaine.
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
Ichraf khalfaoui Big Data et Machine Learning
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.
Ichraf khalfaoui Big Data et Machine Learning
4. Plan
le Big Data
le Machine Learning
Big Data, essence de machine learning
conclusion
Map Reduce
le Big Data
Ichraf khalfaoui Big Data et Machine Learning
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.
Ichraf khalfaoui Big Data et Machine Learning
6. Plan
le Big Data
le Machine Learning
Big Data, essence de machine learning
conclusion
Map Reduce
Exemple
Exemple:
Ichraf khalfaoui Big Data et Machine Learning
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.
Ichraf khalfaoui Big Data et Machine Learning
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.
Ichraf khalfaoui Big Data et Machine Learning
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
Ichraf khalfaoui Big Data et Machine Learning
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.
Ichraf khalfaoui Big Data et Machine Learning
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.
Ichraf khalfaoui Big Data et Machine Learning
12. 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 par renforcement
L’algorithme d’apprentissage doit trouver une stratégie d’actions
pour obtenir éventuellement une récompense (ou pénalité).
Ichraf khalfaoui Big Data et Machine Learning
13. 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
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
Ichraf khalfaoui Big Data et Machine Learning
14. 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
Applications du Machine Learning
Ichraf khalfaoui Big Data et Machine Learning
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.
Ichraf khalfaoui Big Data et Machine Learning
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.
Ichraf khalfaoui Big Data et Machine Learning
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.
Ichraf khalfaoui Big Data et Machine Learning
18. Plan
le Big Data
le Machine Learning
Big Data, essence de machine learning
conclusion
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
Ichraf khalfaoui Big Data et Machine Learning
19. Plan
le Big Data
le Machine Learning
Big Data, essence de machine learning
conclusion
Ichraf khalfaoui Big Data et Machine Learning