Publications de Issam El Alaoui

Big Data

Quel sens métier pour les métriques de classification ?

Lors d'un projet de datascience, il n'est pas rare de proposer un certain nombre de métriques pour évaluer des modèles de machine learning. Ces métriques sont censées quantifier le niveau de la prédiction et donner une idée plus ou moins précise de la qualité du pattern obtenu. Or ces métriques, issues du monde des statistiques, ne fournissent pas toujours d'interprétation métier immédiate et restent donc cantonnées au statut de nombre abstrait. Cet article a pour objectif d'expliquer ces métriques du point d'un point de vue…

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Archi & techno

Les méthodes ensemblistes pour algorithmes de machine learning

Lorsqu'il faut prendre une décision importante, il vaut souvent mieux recueillir plusieurs avis que de se fier à un seul. Utiliser un modèle de machine learning pour prédire un comportement ou un prix, c'est un premier pas. Mais agréger des milliers de modèles ayant des avis divergents mais pouvant être chacun spécialisés sur des parties de la data donne le plus souvent de meilleurs résultats. Nous parlons alors de méthodes ensemblistes, dont les plus connues sont le bagging et le boosting. Afin d'expliquer ce type…

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Archi & techno

Online Machine Learning – Application à la publicité sur le web

L'apprentissage en ligne automatisé (ou online machine learning) est une section du machine learning utilisée pour générer un modèle en apprenant au fur et à mesure. On oppose ce style d'apprentissage à l'utilisation de batchs sur de grandes quantités de données. Il devient alors important d'enrichir le modèle dynamiquement dès qu'une nouvelle donnée arrive. C'est dans ce cadre que l'University College London a lancé il y a deux ans un challenge pour prédire la meilleure publicité à présenter à un visiteur web, meilleure au sens…

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Archi & techno

Apprentissage par renforcement – de la théorie à la pratique

Au travers de multiples exemples, et dans la continuité des articles traitant de l’apprentissage automatique, nous allons explorer le domaine de l’apprentissage par renforcement. Ces méthodes inspirées du vivant permettent aujourd’hui de faire faire à des agents automatisés d’étonnantes tâches dans un cadre de programmation très générique. Nous allons notamment voir et analyser : un robot qui adapte sa façon de marcher en fonction de l’état du sol, un groupe d’ascenseur qui cherche à satisfaire au mieux les utilisateurs, un robot qui apprend à maintenir un bâton…

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