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Algorithmes Évolutionnistes : Applications à des problèmes de données – 2

Partie 2 : Performance des algorithmes évolutionnistes Nous avons pu voir dans la première partie les différents éléments constitutifs d'un algorithme évolutionniste et quelques cas d’utilisations classiques des algorithmes évolutionnistes avec des applications à des problèmes de données.   Pour autant, ces algorithmes sont-ils compétitifs face aux autres types d’algorithmes d’optimisation ? Sur quels types de problèmes sont-ils les plus efficaces ? Cette partie vise à analyser les performances des algorithmes évolutionnistes ainsi que les facteurs qui affectent cette performance, le tout au travers d’un…

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« Ethical by Design », le véritable enjeu de l’IA

Compte-rendu de la matinale du Jeudi 3 Octobre 2019 Jeudi 3 Octobre 2019, l’équipe RespAI (Responsible Artificial Intelligence) d’OCTO Technology, qui s’intéresse à l’usage responsable des traitements algorithmiques des données, a accueilli des intervenants aux profils variés afin de discuter d’un nouvel enjeu de l’IA : “Ethical by Design”.

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Ouvrir la boîte noire et comprendre les décisions des algorithmes

L’usage des algorithmes de traitement de données – de la simple requête SQL aux puissants algorithmes de recommandation et de personnalisation des géants de la Tech – s’est popularisé ces dernières années, notamment pour des utilisateurs traditionnellement hors du domaine IT. Cet usage se retrouve dans tous les secteurs (industrie, éducation, santé, sécurité, etc.) et tend à déléguer de plus en plus de décisions à des systèmes automatisés. Cette appropriation par le plus grand nombre rend les naufrages encore plus probables, et l’exemple de Cambridge…

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Mise en application de DVC sur un projet de Machine Learning

Introduction DVC (Data Version Control) est un package Python qui permet de gérer plus facilement ses projets de Data science. Cet outil est une extension de Git pour le Machine Learning, comme l’énonce son principal contributeur Dmitry Petrov dans cette présentation. DVC est à la fois comparable et complémentaire à Git. Il va s’occuper de synchroniser vos données et votre code. Il est donc particulièrement intéressant dans le cadre d’un projet de Machine Learning où le modèle et les données évoluent au fil du développement.…

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Calibration de probabilité

Dans un article traitant des intervalles de prédiction, nous avions abordé une technique de mesure d’incertitude en régression. Qu’en est-il de cette mesure pour l’autre pan de l’apprentissage supervisé : la classification ? En classification aussi, il convient de pouvoir maîtriser le niveau de confiance dans la sortie des modèles. Prenons l’exemple canonique de la classification binaire des tumeurs (maligne / bénigne) en fonction de leur taille. On aimerait pouvoir affirmer que si la probabilité en sortie est 0.3, on a effectivement un risque de…

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Introduction aux algorithmes de recommandation : l’exemple des articles du blog Octo

Notre objectif est d’effectuer de la recommandation d’articles pour le Blog Octo et sa nouvelle application mobile. Nous allons donc dans un premier temps étudier les contraintes de notre problème. En dans un seconds temps, explorer ce qui se fait en matière d’algorithmes de recommandations afin de l’appliquer à notre usecase. Introduction Le blog Octo est en train de se munir d’une application mobile. Pour cette application Android, on va essayer de “comprendre l’utilisateur” et déterminer quelle(s) page(s) il est le plus susceptible de consulter.…

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Algorithmes Évolutionnistes : Applications à des problèmes de données – 1

Initialement créés pour résoudre des problèmes d’optimisation dans des espaces complexes à forte dimension, les algorithmes évolutionnistes ont aujourd’hui un large champ d’applications comme solveurs. En particulier, le machine learning se base explicitement sur des processus d’apprentissage qui s’apparentent à des problèmes d'optimisation complexe (on cherche à optimiser les performances d’une fonction d’estimation en se basant sur une quantité limitée d’informations : les données dont on dispose). Ainsi, plusieurs cas applicatifs concrets d'algorithmes évolutionnistes dans les domaines de l’IA ont été développés pour améliorer les…

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L’IA embarquée : entraîner, déployer et utiliser du Deep Learning sur un Raspberry (Partie 3)

Dans cette série d’article, on se propose d’étudier le cas d’usage de reconnaissance de dessins grâce à un raspberry. L’idée est d’utiliser la caméra d’un raspberry pour capturer une image représentant un dessin, et déterminer grâce à un réseau de neurones s’il s’agit d’une voiture ou non. Dans un premier article, on a entraîné un réseau de neurones performant à l’aide du framework Keras. Le second article porte sur le déploiement maîtrisé du modèle dans un environnement de production. Il ne nous reste plus qu’à…

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L’IA embarquée : entraîner, déployer et utiliser du Deep Learning sur un Raspberry (Partie 2)

Dans cette série d’articles, on se propose d’étudier le cas d’usage de reconnaissance de dessins grâce à un Raspberry. L’idée est d’utiliser la caméra d’un Raspberry pour capturer une image représentant un dessin, et déterminer grâce à un réseau de neurones s’il s’agit d’une voiture ou non. Dans un premier article, on a entraîné un réseau de neurones performant à l’aide du framework Keras. Le résultat est un objet Python - le modèle - sauvegardé en format .h5. Comment faire pour l’utiliser sur un Raspberry…

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L’IA embarquée : entraîner, déployer et utiliser du Deep Learning sur un Raspberry (Partie 1)

Pour la deuxième année consécutive, OCTO Technology prend part à la course Iron Car avec son équipage Octonomous. Pour rappel, le but de la compétition est de réaliser trois tours de circuit avec une voiture de taille réduite le plus rapidement possible. Bien entendu, la voiture n’est pas radiocommandée ; une des règles de la compétition est précisément d’utiliser un réseau de neurones pour le pilotage de la voiture ! Le matériel autorisé, outre la voiture, est composé d’un Raspberry Pi et de sa caméra…

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