Concevoir un cas d’usage ML de bout en bout

Machine Learning de bout en bout

Joshua Stapleton

Machine Learning Engineer

L’étude de cas

  • Prédire les maladies cardiaques
  • Objectif : aider la décision des cardiologues

CardioCare

Médecin avec patient

1 Source de l’image : https://www.flaticon.com/free-icons/doctor
Machine Learning de bout en bout

Rôle du modèle

  • Les modèles peuvent informer, pas décider
  • Crucial en santé

 

Un organigramme montrant la classification binaire maladie cardiaque / pas de maladie cardiaque à partir des données patient

Machine Learning de bout en bout

Cycle de vie du machine learning

  Un schéma du cycle de vie du machine learning : compréhension du problème, collecte et préparation des données, développement et réglage du modèle, évaluation, déploiement, puis suivi. Le processus boucle lors de l’amélioration du système

Machine Learning de bout en bout

Comprendre les besoins des utilisateurs finaux

Précision

  Une cible comme métaphore de la précision

Fiabilité

  Une chaîne comme métaphore de la fiabilité

Sécurité

  Une loupe comme métaphore de l’interprétabilité et de l’examen approfondi

Interprétabilité

  Une loupe comme métaphore de l’interprétabilité et de l’examen approfondi

Machine Learning de bout en bout

Collecte de données

  • Collecter des données pertinentes
    • Données privées de l’entreprise
    • Données publiques

 

  • Comprendre les données et le contexte
    • Représentation et mesure
    • Biais potentiels

Schéma du processus de collecte : des dossiers de santé électroniques pertinents sont extraits de jeux de données propriétaires ou publics

Machine Learning de bout en bout

Passons à la pratique !

Machine Learning de bout en bout

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