Principes du Machine Learning

Machine Learning pour les affaires

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, Amazon

Types de Machine Learning

Machine Learning — appliquer des méthodes statistiques ou informatiques aux données pour :

  1. Tirer des enseignements causaux

    « Qu'est-ce qui pousse nos clients à annuler leur abonnement ? »

  2. Prédire des événements futurs

    « Quels clients risquent d'annuler leur abonnement le mois prochain ? »

  3. Comprendre des profils dans les données

    « Existe-t-il des groupes de clients similaires qui utilisent nos services de façon semblable ? »

Machine Learning pour les affaires

Supervised vs. unsupervised ML

Machine Learning — appliquer des méthodes statistiques ou informatiques aux données pour :

  1. Tirer des enseignements causaux

    SUPERVISED Machine Learning

  2. Prédire des événements futurs

    SUPERVISED Machine Learning

  3. Comprendre des profils dans les données

    UNSUPERVISED Machine Learning

Machine Learning pour les affaires

Structure des données en apprentissage supervisé

inference-vs-prediction1

Machine Learning pour les affaires

Variable cible

inference-vs-prediction2

Machine Learning pour les affaires

Caractéristiques d'entrée

inference-vs-prediction

Machine Learning pour les affaires

Exemples de caractéristiques d'entrée

samplefraud

Machine Learning pour les affaires

Utiliser les caractéristiques d'entrée

inference-vs-prediction4

Machine Learning pour les affaires

Prédire la variable cible

inference-vs-prediction5

Machine Learning pour les affaires

Structure des données en non supervisé

unsupervised1

Machine Learning pour les affaires

Caractéristiques d'entrée en non supervisé

input-feat-unsupervised

Machine Learning pour les affaires

Résultats en non supervisé

clustering

Machine Learning pour les affaires

Exemples de ML — Marketing

SUPERVISED Machine Learning :

  • Prédire quels clients sont susceptibles d'acheter le mois prochain
  • Prédire la valeur vie client prévue pour chacun

UNSUPERVISED Machine Learning :

  • Regrouper les clients en segments selon leurs achats passés
Machine Learning pour les affaires

Exemples de ML — Finances

SUPERVISED Machine Learning :

  • Repérer les attributs clés de transaction indiquant une fraude potentielle
  • Prédire quels clients feront défaut sur leur hypothèque

UNSUPERVISED Machine Learning :

  • Regrouper les transactions selon leurs attributs pour cerner les segments les plus rentables
Machine Learning pour les affaires

Exemples de ML — Fabrication

SUPERVISED Machine Learning :

  • Prédire quels articles en production sont probablement défectueux et à inspecter manuellement
  • Prédire quelles machines risquent de briser et nécessitent de l'entretien

UNSUPERVISED Machine Learning :

  • Regrouper les lectures des capteurs et détecter les anomalies pour d'éventuelles défaillances
Machine Learning pour les affaires

Exemples de ML — Transport

SUPERVISED Machine Learning :

  • Prédire la date de livraison du colis
  • Identifier l'itinéraire de conduite le plus rapide
  • Prédire la demande pour planifier les stocks, les véhicules et l'embauche
Machine Learning pour les affaires

Passons à la pratique !

Machine Learning pour les affaires

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