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PARENTING 2.0
Calmer son bébé
avec du machine
learning et un
Raspberry Pi
Giulia
Bianchi
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L'AIGLE
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LE CYCLE INFINI
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LE CYCLE INFINI 2.0
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LES OBJECTIFS
● Reconnaître en temps réel les pleurs d'un bébé
● Implémentation d'un projet data sci...
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Au coeur du projet
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Question
UN PROJET DATA SCIENCE
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Feature engineering
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UN PROJET DATA SCIENCE
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Modèle
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UN PROJET DATA SCIENCE
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Reconnaissance de
nouvelles données
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10 types de sons d’environnement :
● pleurs de bébé
● sirène, klaxon, gazouillis d’oiseaux, cloches,...
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JEU DE DONNÉES
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● 5 secondes
● échantillonnage : 44.1 kHz
220500 points
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DU TEMPS AUX FRÉQUENCES
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aigu
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FEATURE ENGINEERING
Dans le domaine temporel :
● zero crossing rate
En fréquence :
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LE MODÈLE ET LA PRÉDICTION
Le modèle :
● SVM
● 10 fold cross validation
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L'ORGANISATION DU CODE ET LE MATÉRIEL
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Lecture données d'entraînement
Feature engineering
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L'ORGANISATION DU CODE ET LE MATÉRIEL
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LE CYCLE INFINI 2.0 EN ACTION
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Conclusion
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Machine learning au delà de challenges data science
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XebiCon'16 : Parenting 2.0 : calmer son bébé avec du machine learning et un Raspberry Pi Par Giulia Bianchi, Data Scientist chez Xebia

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Le machine learning est le pendant naturel de la collecte massive de données. L'ordinateur apprend de nombreux échantillons de données et prend une décision éclairée. Pourquoi ne pas l'utiliser aussi pour calmer votre bébé ? Reconnaître les pleurs d'un bébé et lancer une berceuse pour essayer de le calmer avant d'intervenir personnellement, tel est le use case présenté lors de cette conférence. Nous vous présenterons les aspects techniques liés à la classification de signaux audio ainsi que le déploiement du modèle entraîné sur Raspberry Pi.

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XebiCon'16 : Parenting 2.0 : calmer son bébé avec du machine learning et un Raspberry Pi Par Giulia Bianchi, Data Scientist chez Xebia

  1. 1. @xebiconfr #xebiconfr PARENTING 2.0 Calmer son bébé avec du machine learning et un Raspberry Pi Giulia Bianchi
  2. 2. @xebiconfr #xebiconfr L'AIGLE 2
  3. 3. @xebiconfr #xebiconfr LE CYCLE INFINI 3
  4. 4. @xebiconfr #xebiconfr LE CYCLE INFINI 2.0 4
  5. 5. @xebiconfr #xebiconfr LES OBJECTIFS ● Reconnaître en temps réel les pleurs d'un bébé ● Implémentation d'un projet data science de A à Z ● Algorithme de machine learning déployé sur un Raspberry Pi 5
  6. 6. @xebiconfr #xebiconfr Au coeur du projet 6
  7. 7. @xebiconfr #xebiconfr Question UN PROJET DATA SCIENCE 7
  8. 8. @xebiconfr #xebiconfr UN PROJET DATA SCIENCE 8 Données d'entraînement
  9. 9. @xebiconfr #xebiconfr UN PROJET DATA SCIENCE 9 Feature engineering
  10. 10. @xebiconfr #xebiconfr UN PROJET DATA SCIENCE 10 Modèle
  11. 11. @xebiconfr #xebiconfr UN PROJET DATA SCIENCE 11 Reconnaissance de nouvelles données
  12. 12. @xebiconfr #xebiconfr 10 types de sons d’environnement : ● pleurs de bébé ● sirène, klaxon, gazouillis d’oiseaux, cloches, orage ● verre qui se casse, miaulement, aboiement, ronflements 40 enregistrements par type : 400 sons 12 JEU DE DONNÉES
  13. 13. @xebiconfr #xebiconfr JEU DE DONNÉES 13 ● 5 secondes ● échantillonnage : 44.1 kHz 220500 points
  14. 14. @xebiconfr #xebiconfr DU TEMPS AUX FRÉQUENCES 14 aigu grave
  15. 15. @xebiconfr #xebiconfr FEATURE ENGINEERING Dans le domaine temporel : ● zero crossing rate En fréquence : ● Mel Frequency Cepstrum Coefficients (#13) ● Spectral centroid ● Spectral rolloff ● Spectral bandwidth 17 variables dérivées au total pour l'entraînement 15
  16. 16. @xebiconfr #xebiconfr LE MODÈLE ET LA PRÉDICTION Le modèle : ● SVM ● 10 fold cross validation ● 72 % de bonnes prédictions 16 La prédiction : ● Vote Majoritaire ● Action : jouer une berceuse 9 s 5 s 5 s 5 s 5 s 5 s
  17. 17. @xebiconfr #xebiconfr L'ORGANISATION DU CODE ET LE MATÉRIEL 17 CODE Lecture données d'entraînement Feature engineering Entraînement du modèle Sérialisation du modèle CODE Enregistrement Lecture des données enregistrées Élaboration de données Prédiction Action MATÉRIEL MacBookPro OS X El Capitan 2.2 GHz Intel Core i7 16 GB $$$$ MATÉRIEL Raspberry Pi 2 Modèle B Raspbian Jessie 900 MHz QUAD Core Broadcom BCM2836 1 GB $
  18. 18. @xebiconfr #xebiconfr 18 L'ORGANISATION DU CODE ET LE MATÉRIEL
  19. 19. @xebiconfr #xebiconfr LE CYCLE INFINI 2.0 EN ACTION 19 9 s 5 s 5 s 5 s 5 s 5 s
  20. 20. @xebiconfr #xebiconfr Conclusion 20
  21. 21. @xebiconfr #xebiconfr Machine learning au delà de challenges data science ● automatisation ● reproductibilité CONCLUSION 21
  22. 22. @xebiconfr #xebiconfr Exemple en petite échelle d'un projet data : ● déployé sur un cluster ● générateur de valeur CONCLUSION 22
  23. 23. @xebiconfr #xebiconfr Question ? FIN @Giuliabianchl giulbia/baby_cry_detection
  24. 24. @xebiconfr #xebiconfr Annex 24
  25. 25. @xebiconfr #xebiconfr EN VRAI 25
  26. 26. @xebiconfr #xebiconfr EN ACTION 26

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