Machine Learning

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Les tests automatisés en Delivery de Machine Learning

Cet article fait partie de la série “Accélérer le Delivery de projets de Machine Learning” traitant de l’application du framework Accelerate dans un contexte incluant du Machine Learning. Un Data Scientist heureux d’avoir des tests automatisés qui ont détecté un problème avant qu’il ne devienne critique Introduction Parmi les leviers garantissant la qualité d’un produit logiciel, on trouve les tests automatisés. Ces tests, lorsqu’ils sont rédigés de manière effective, doivent permettre de détecter des problèmes dans la base de code et empêcher le déploiement d’un…

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Amener son projet de machine learning jusqu’en production avec Wheel et Docker

Cet article propose d'explorer setuptools, Wheel et Docker afin de packager une application de Machine Learning pour détecter des muffins 🍪 ou des chihuhuas 🐶 dans une image, avec code a l'appui. Si packager du code de Machine Learning en Python est pour vous synonyme de demander à vos utilisateurs de cloner votre repository git sur leur machine, cet article devrait vous intéresser.

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Plongez dans le grand jeu de données (ou comment constituer et gérer son dataset)

Un premier briefing Avant de commencer le grand plongeon, des définitions s’imposent : Jeu de données (ou dataset) : collection de données de même type, de préférence de même format et souvent accompagnées d'annotation Annotation : description du contenu de chacune des données d’un dataset. L’annotation des données est le processus d’étiquetage du contenu reconnaissable par un ordinateur. En fonction de la nature du problème, on indiquera le type de l’objet dans l’image, on peut également indiquer ses coordonnées ou d’autres attributs. Modèle de Machine…

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Accélérer le Delivery de projets de Machine Learning

Cet article sert d'introduction à une série plus large, traitant de l'application du framework Accelerate dans un contexte incluant du Machine Learning Avant de commencer, voici quelques définitions et conventions de nommage que nous adopterons tout au long de la série d'articles : Machine Learning : “Le Machine Learning est une fonctionnalité qui permet à des logiciels d'effectuer une tâche sans programmation ni règles explicites”. (Source google). Machine Learning est souvent abrégé ML. Delivery : le processus permettant de mettre un produit entre les mains…

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SAP Analytics Cloud – épisode 2 : booster SAC avec Python

Cet article est le deuxième article de la série Booster SAP Analytics Cloud. Il fait suite au premier article sur la partie Visualisation innovantes D3JS. 1. Contexte et périmètre : Dans le cadre du Hackathon SAP Analytics Cloud (SAC) du 30 avril au 7 mai 2020, la tribu LIQSA (Liquid SAP Analytics) a réalisé un tableau de bord incorporant : un algorithme de Machine Learning en Python, des visualisations innovantes grâce à des librairies D3JS. Sachant que cet article fait référence à un PoC réalisé…

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Réseau de neurones convolutif semi-supervisé pour de la prédiction

“Je dispose de données annotées en nombre limité, néanmoins obtenir des données non annotées est pour moi une chose aisée. Existe-t-il des méthodes de Machine Learning permettant d’utiliser des données annotées et non annotées en même temps ?”A travers cet article, en nous basant sur un cas d’usage assez simple, nous allons aborder cette thématique et y apporter quelques éléments de réponse. L'apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé Les algorithmes d’apprentissage automatique ont généralement besoin de beaucoup de données pour être efficaces, ce n’est pas…

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SAP Analytics Cloud – épisode 1 : booster SAC avec des visualisations innovantes D3.JS

Contexte et périmètre : Dans le cadre du Hackathon SAP Analytics Cloud (SAC) du 30 avril au 7 mai 2020, la tribu LIQSA (Liquid SAP Analytics) a réalisé un tableau de bord incorporant : un algorithme de Machine Learning en Python, des visualisations innovantes grâce à des librairies D3JS. Sachant que cet article fait référence à un PoC réalisé dans le cadre d’un hackathon très court, nous n’aborderons donc pas ici les problématiques de sécurité et d’authentification, qui sont inhérentes à tout projet informatique. Booster…

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Deep Learning à l’échelle : mieux annoter pour mieux scaler

Après quelques mois d’exploration et autres proofs of concept, notre restitution devant le sponsor fait un carton ! On a fait un PoC d’une architecture de réseaux de neurones à l’état de l’art pour détecter des défauts de fabrication sur des objets à partir d'images. Pour y arriver, on a conçu une application Python pour servir ce modèle de deep learning, et on a déployé le tout sur un serveur de démonstration, branché à un écran de restitution et une caméra, au 2e étage de…

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Lean for Machine Learning (ML)

La mise en production d’algorithmes d’apprentissage est un chantier dont il faut savoir anticiper l’ampleur. Notre expérience nous a montré que la brique algorithmique n’est qu’une petite partie d’un système complexe : c’est pour cela que nous travaillons à son intégration dans le SI au plus vite afin de lever les inconnues dues à ses spécificités. Dans cet article, nous vous proposons une démarche conduite conjointement avec le métier, dans le but premier d’apporter de la valeur à l’utilisateur final.  Pour illustrer notre démarche de…

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Retour d’expérience : refactoring d’un modèle de Machine Learning qui tourne en Production

L'industrialisation de l'IA s'impose aujourd'hui comme l'un des enjeux majeurs pour les entreprises qui souhaitent l'intégrer dans leurs écosystèmes : en effet, seulement 13% des projets IA make it to production ! Et qui dit industrialisation dit mise en production !  Pourtant, à une époque pas si lointaine, parler d'algorithme de ML était souvent synonyme d'obscures explorations de data scientists et d'artefacts incompréhensibles à ne surtout pas toucher une fois livrés en production. Heureusement, les choses ont changé et des pratiques pour mettre en production…

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