Reproductibilité et références

Concepts de communication des données

Hadrien Lacroix

Curriculum Manager

Rapport écrit

 

Un rapport doit être clair et reproductible.

Concepts de communication des données

Exemple de reproductibilité

 

  • Cuire un gâteau

    • Recette
    • Ingrédients bruts
    • Notre four et nos outils de mesure de cuisine
    • Gâteau à la saveur similaire
  • Projet de données

    • Relancer l'analyse – mêmes résultats

 

icône de recette de cuisine

Concepts de communication des données

Exemple de réplicabilité

  • Cuire un gâteau
    • Propres ustensiles
    • Propres ingrédients
  • Projet de données
    • Environnement différent
Concepts de communication des données

Vertus de la reproductibilité et de la réplicabilité

 

  • Évite de dupliquer les efforts
  • S'appuyer sur des travaux existants
  • Se concentrer sur de nouveaux défis
  • Évaluation par les pairs
  • Indépendant des outils
Concepts de communication des données

Bonnes pratiques

  1. Suivre comment les résultats ont été produits
    • Bien documenter les scripts
      • Commentaires dans le code
    • Lister les progiciels et l'environnement utilisés
    • Gestion de versions
Concepts de communication des données

Bonnes pratiques

  1. Suivre comment les résultats ont été produits
  2. Éviter les manipulations manuelles de données
    • Gestion des versions des données
    • Conserver les données brutes et les étapes intermédiaires
    • Adapter et résoudre les problèmes
    • Exemple : imputation de données
      • imputer les valeurs manquantes avec la moyenne
      • enregistrer et fermer l'éditeur
      • comment savoir quelles valeurs ont été remplacées au départ ?
Concepts de communication des données

Bonnes pratiques

  1. Suivre comment les résultats ont été produits
  2. Éviter les manipulations manuelles de données
  3. Maîtriser l'aléatoire
    • Graines aléatoires pour les filières ML
    • Contrôle des variables confondantes
Concepts de communication des données

Bonnes pratiques

  1. Suivre comment les résultats ont été produits
  2. Éviter les manipulations manuelles de données
  3. Documenter l'aléatoire
  4. Interprétabilité
    • Comprendre la cause d'une décision ou prévoir les résultats d'un modèle
    • Récit convaincant
    • Lien avec la reproductibilité
1 Molnar C. Interpretable Machine Learning. 2019.
Concepts de communication des données

Bonnes pratiques

  1. Suivre comment les résultats ont été produits
  2. Éviter les manipulations manuelles de données
  3. Documenter l'aléatoire
  4. Interprétabilité
  5. Citer correctement la bibliographie
Concepts de communication des données

Références

 

  • Une citation est l'information de base requise pour identifier et repérer une publication précise
Concepts de communication des données

Références

 

  • Différents styles, même logique sous-jacente
    • Livre : Nom de l'auteur (année). Titre. Maison d'édition.
    • Article scientifique : Nom de l'auteur. (année) « Titre de l'article ». Titre de la revue, volume, numéro, pages.
    • Site Web : Nom de l'auteur. Date de publication, « Titre de la page/du document ». Titre du site, lieu

 

  • Style APA :
    • Citations dans le texte (auteur, date)
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Références

  • Outils de gestion des références
    • Suivi facilité
    • Changer de style facilement
    • Rechercher la référence en ligne
    • Options :
      • EndNote
      • Mendeley
      • RefWorks
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Références

  • Contexte d'affaires
    • Moins strict
    • Plus simple (hyperlien)
    • ==> information accessible et repérable
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Passons à la pratique !

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