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Comment le Data et Deep Learning révolutionnent la science

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Conférence sur le thème : Intelligence artificielle et Internet des objets. Organisée par : le laboratoire de technologie de l'information et modélisation (TIM) , Faculté des sciences Ben M'Sik, univérsité Hassan II Casablanca

Published in: Technology
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Comment le Data et Deep Learning révolutionnent la science

  1. 1. Comment le Data et Deep Learning révolutionnent la science Pr. BEN LAHMAR EL Habib HASSAN 2 University, Casablanca Faculty of Sciences Ben M'Sik Morocco ORCID ID: orcid.org/0000-0001-7098-4621 RESEARCHERID: F-4988-2015 SCOPUS Author ID: 56027165800
  2. 2. Evolution
  3. 3. Evolution
  4. 4. “Data is the New Oil” World Economic Forum
  5. 5. Source de données
  6. 6. Quelques chiffres 90% des données mondiales ont été créées au cours des deux dernières années Le volume de données mondiales double tous les trois ans 1,7 megabyte de données sera créé chaque seconde par chaque personne en 2020 60% des fabricants mondiaux utiliseront le Big Data 200 milliards d’objets connectés d’ici la fin 2020 Data Scientist est le job numéro 1 du classement Glassdoor 2017
  7. 7. 4éme Paradigme
  8. 8. Paradigme shift
  9. 9. L'hypothèse de Jim Gray Source: The Fourth Paradigm: Data-intensive Scientific Discovery
  10. 10. Data - eScience Source: The Fourth Paradigm: Data-intensive Scientific Discovery
  11. 11. Dans la génomique Projet génome humain - http://fr.wikipedia.org/wiki/Projet_g%C3%A9nome_humain  plus de 10 ans et 3 milliards de dollars pour réaliser le premier séquençage humain complet de l’ADN du génome humain,  il est aujourd’hui possible d’en réaliser un en quelques jours pour moins de $1000.
  12. 12. • Le LST (Large Synoptic Survey Telescope) devrait voir le jour en 2020 et enregistrera avec sa caméra de 3200 Mégapixels plus de 30 Téraoctets d’images de la totalité du ciel chaque nuit. Les astrophysiciens doivent programmer l’ordinateur pour qu’il analyse lui-même les images et indiquent aux chercheurs où ils doivent regarder. En astrophysique Projet LSST - http://www.lsst.org/lsst/
  13. 13. En médecine Source: The Fourth Paradigm: Data-intensive Scientific Discovery Maladie pulmonaire obstructive chronique cardiovasculaire le cancer du poumon
  14. 14. En chimie https://www.nature.com/articles/s41598-018-35934-y Apprendre directement les propriétés des matériaux à partir de leurs compositions élémentaires
  15. 15. Data: “Garbage in, garbage out”
  16. 16. Comment traiter et analyser des données? …. volumineuses et hétérogènes
  17. 17. AI
  18. 18. I.A
  19. 19. L'apprentissage automatique Machine Learning …. un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d' « apprendre » à partir de données
  20. 20. Machine learning
  21. 21. Machine Learning • Apprendre à modéliser un problème à partir des données
  22. 22. Types
  23. 23. Modèles
  24. 24. Quel algorithme d’apprentissage automatique dois-je utiliser ? de ce que vous voulez faire avec la réponse. Cela dépend de la taille, de la qualité et de la nature des données Cela dépend du temps que vous avez. Cela dépend de la conversion des calculs de l'algorithme en instructions pour l'ordinateur que vous utilisez. Cela dépend Cela dépend
  25. 25. Prétraitement des données
  26. 26. Feature Engineering Feature Selection Feature Scaling (data normalization) Feature Extraction Decomposing Categorical Attributes Binning/Bucketing Feature Crosses Feature Engineeri ng Quoi ? distinguer les bonnes caractéristiques des mauvaises. prétraiter et transformer ces caractéristiques afin d'optimiser leur efficacité dans vos modèles
  27. 27. Exemples en entrée Généralisation sur un nouveau cas Observer des exemples et produire des généralisation Apprentissage supervisé
  28. 28. Modèles de classification SVM Régression logistique
  29. 29. Deep learning Des réseaux neuronaux artificiels L'une des principales technologies de Machine Learning et d'intelligence artificielle.
  30. 30. Approches scientifiques
  31. 31. Deep Learning: Une rupture scientifique ?! Principes de base de la méthode scientifique : les modèles (ou théories) sont classiquement construits par les chercheurs à partir des observations. Le deep learning change la donne en assistant l'expertise scientifique dans la construction des modèles.
  32. 32. Expériences de recâblage neuronal neural rewiring experiments • recâblé l'entrée rétinienne d'un furet dans le cortex auditif . •recâblé l'entrée rétinienne d’un hamster dans le cortex somatosensoriel le cortex auditif a appris à traiter les informations visuelles provenant des yeux du furet et a appris à voir.
  33. 33. Neurone - Perceptron
  34. 34. ANN
  35. 35. Deep learning = learning hierarchical representations Feature visualization of convolutional net trained on ImageNet from [Zeiler & Fergus 2013] Low-level feature Trainable classifier High-level feature Mid-level feature It's deep if it has more than one stage of non-linear feature transformation
  36. 36. Deep learning Vs Machine learning
  37. 37. Forward and Back-Propagation
  38. 38. Prédiction
  39. 39. +109 Paramètres
  40. 40. Optimisation
  41. 41. Recurrent neural networks
  42. 42. Réseau neuronal convolutif - CNN
  43. 43. Generative adversarial network Goodfellow et al. 2014 Deux réseaux sont placés en compétition Le premier réseau génère un échantillon son adversaire, le discriminateur essaie de détecter si un échantillon est réel ou bien s'il est le résultat du générateur.
  44. 44. Transfer Learning
  45. 45. NLP
  46. 46. Attention
  47. 47. Attention • Un mécanisme d’attention permet à un RNN de porter son attention sur différentes parties de son entrée [x0 , …, xT ]. 1.Chaque élément de l’entrée est comparé à l’état courant ht-1, pour générer des coefficients de pondération αi . 2.La sortie ct (contexte) est une somme pondérée de tous les éléments de l’entrée (« Soft Attention »). Bahdanau, D., Cho, K., & Bengio, Y. (2015). Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate. In ICLR 2015.
  48. 48. Attention • Les traits blues en gras montrent où le RNN mauve (décodeur) porte son attention dans la séquence générée par le RNN vert (encodeur).
  49. 49. Recherche scientifique 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 1996199719981999200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020 NB Publications "deep learning" NB
  50. 50. Recherche scientifique
  51. 51. Kaggle.com
  52. 52. Détection des émotions des apprenants Un système d’Anti Plagiat - Détection du plagiat d’idée Un système bibliométrique sémantique Système de transport intelligent Prévision de l'échec des étudiants Moteur de recherche IoT Prévision de la demande client Analyse des discours politique Optimisation des hyper paramètres Sujets de recherche
  53. 53. Datasciencetoday.net
  54. 54. Succès…
  55. 55. Merci
  56. 56. ORCID ID: orcid.org/0000-0001-7098-4621 RESEARCHERID: F-4988-2015 SCOPUS Author ID: 56027165800 Comment le Data et deep learning révolutionnent la science Pr. BEN LAHMAR EL Habib HASSAN 2 University, Casablanca Faculty of Sciences Ben M'Sik Morocco

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