Le grimoire informatique
🌘 Introduction
En 2018, j'ai fait une présentation qui couvre un large spectre du monde des données massives.
Voilà pour vous tous, une seconde présentation en points de forme tirée d'une conférence que j'ai donnée.
L'enregistrement était horrible alors, il n'a pas été conservé.
🌘 Comment sont entreposées les données massives ?
- SGBDR traditionnels: ne permettent pas de stocker ni d'exploiter efficacement des données massives.
- NoSQL:
- puissance de calcul
- parallélisme
- grappes de calcul.
- Compromis:
- Fusion de sources de données est plus difficile.
- Absence de jointures de tables. - Indexation doit être effectuée par un autre logiciel tel que Lucene
- Référence: [@han2011survey;@moniruzzaman2013nosql]
🌘 Bases de données analytiques
- Optimisées pour effectuer des calculs statistiques sur des ensembles de données.
- On les appelle parfois bases de données en colonnes.
- La plus connue est Apache HBase
- Référence : [@chang2008bigtable]
🌘 Les bases de données de documents
- Permettent d'entreposer toute l'information par rapport à un évènement ou un profil dans un seul enregistrement.
- Pas de schémas au préalable.
- Données faciles à consommer pour une application web.
- La plus connue est MongoDB
🌘 Les graphes
- Deux types de composantes : des nœuds et des arcs.
- Chacunes d'elles possède des étiquettes et des propriétés.
- Représenter des relations entre des entités et des concepts (graphe de propriétés).
- Web sémantique : associer de la connaissance et des capacités d'inférence logique aux pages web
- [@angles2008survey; berners2001semantic]
- La plus connue est Neo4j
🌘 Les lacs de données
- Le lac de données stocke tout type d'information non-structurées :
- journaux applicatifs de serveurs web,
- textes, images, vidéos, voix
- Le plus connu est HDFS, le système de fichiers distribué d'Apache Hadoop
🌘 On fait quoi de ces données massives non-structurées ?
🌘 Journaux applicatifs
Utilisation d'expressions régulières.
- Par exemple : Logstash
Géo-localisation
- Par exemple : Logstash
🌘 Textes et voix
🌘 Analyse et traitement du langage naturel
- Phonologie, Morphologie, Syntaxe, Sémantique, Raisonnement
- Reconnaissance d'entités
[@manning2014stanford]. - Par exemple : Stanford CoreNLP
🌘 Encodage
- Sac de mots ou index inversé
🌘 Images et vidéos
🌘 Filtres convolutionnels
🌘
🌘 Palettes de couleurs
🌘 Identification d'objets
🌘 Description textuelle
Source
[@vinyals2017show;@sivic2009efficient]
🌘 Quels algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés sur ces données massives ?
🌘 Regroupement (Clustering)
- Rassembler des individus en un nombre déterminé de groupes.
- Avantage : Permet de créer des étiquettes lorsqu'on n'a pas de variable réponse
- Inconvénient : Le nombre de groupes est choisi à l'avance
🌘 Modèles linéaires (GLM)
- Identifie une relation linéaire entre plusieurs caractéristiques et une variable réponse.
- Avantage : Tous les coefficients numériques peuvent être expliqués un par un.
- Inconvénient : Prend pour hypothèse que la relation est linéaire.
🌘 Arbres de décisions
- Crée un modèle de décision discret
- Prédire une variable réponse à partir de décisions
- Hiérarchique, facile à expliquer
- Note : Les modèles de forêts aléatoires et de gradient boosting construisent plusieurs arbres pour obtenir davantage
de précision. Ce sont des modèles très performants, mais difficiles à expliquer.
🌘 Réseaux de neurones
- Formés de composantes appelées neurones (modèles linéaires)
- Populaires pour l'apprentissage profond.
- Résultats très difficiles à expliquer (boîte noire)
- Permettent un très grand nombre de caractéristiques en entrée. Idéal pour les données massives.
🌘 Analyse de réseaux sociaux
🌘 Traversée de graphes
Trouver le chemin le plus court répondant à une ou plusieurs contraintes.
🌘 Segmentation de graphes
Séparer un graphe en plusieurs sous-graphes en coupant le moins de liens possible.
🌘 Systèmes de recommendation
🌘 Filtrage collaboratif
- Utiliser les opinions et évaluations d'un groupe pour émettre des recommendations à un individu de ce groupe. [@terveen2001beyond]
Exemple: Easyrec
Source
🌘 Quelles sont les limites actuelles des algorithmes d'apprentissage automatique ?
🌘 Quartet d'Anscombe
- Quatre ensembles de données [@doi:10.1080/00031305.1973.10478966]
- Caractéristiques statistiques quasiment identiques
- En réalité très différents
- Illustre l'importance de l'exploration des données avant la modélisation
[Source](Source: https://en.wikipedia.org/wiki/Anscombe's_quartet])
🌘 Le biais systémique et la discrimination
Il est de plus en plus facile de cacher la discrimination au travers d'algorithmes. Il suffit d'entraîner l'algorithme sur des données basées sur des décisions passées pour y inclure tous les biais des personnes qui ont pris ces décisions.
🌘 Les données en arrière-plan
67. Ribeiro, Singh and Guestrin , Why Should I Trust You Explaining the Predictions of Any Classifier , In: ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), 2016.
[@ribeiro2016should]
🌘 Comment vos données sont réellement utilisées ? La bonne façon
🌘 Prévenir la fraude
- Détection d'anomalies
- Algorithmes rapides qui évoluent avec les nouveaux modèles de fraude : apprentissage machine et service web pour
livrer les résultats lors de la transaction. - Inconvénient : Les modèles doivent être simples.
Airbnb Engineering & Data Science: Architecting a Machine Learning System for Risk
- Enjeu chez AirBNB : Les valeurs réponses observées (Ground truth) ne sont pas exactes, ce qui biaise le modèle et
n'identifie pas correctement la fraude potentielle. - Leur conseil : Enregistrer toutes les transactions, si une nouvelle variable est identifiée comme vecteur de fraude
potentielle, il y a un historique de disponible. - Conséquence : AirBNB conserve sur une longue période l'ensemble de leurs données transactionnelles.
- Avantage : Ce sont des données issues d'une relation d'affaires.
🌘 Éducation : Parcours de l'étudiant
- Types de données recueillies
- Travaux, examens, notes
- Préférence et style d'apprentissage
- Inscriptions
- Échecs et reprises
- Enseignant
- Utilisations
- Modéliser la probabilité d'un échec ou d'un décrochage [@yang2013turn]
- Suggérer du matériel personnalisé à l'étudiant
> it uses clustering algorithms to categories the students according to their learning capacity, needs, style and preferences
Référence : How Machine Learning is Making Learning Interactive?
🌘 Éducation : Adapter la pratique de l'enseignant
- Aide à la résolution de problèmes
Much of our current educational system can be described as "memorize, regurgitate, and forget." Students learn to "study for the test. […] Computers are very good in storage, retention, and regurgitation."
🌘 Le futur de l'éducation
- L'humain ne peut plus compétitionner l'ordinateur pour plusieurs tâches
- Nouveaux modes d'enseignement : ce qui différencie l'humain
Jack Ma on the future of education
🌘 Soins de santé
Les algorithmes d'apprentissage profond peuvent identifier des tumeurs cancéreuses dans l'imagerie médicale.
Ex: Meilleure détection du cancer du sein
Enjeu: il faut le consentement du patient pour partager les images.
🌘 Entretien préventif
- Manufacture : bris d'équipement
- Services publics: électricité, aqueduc, voirie. Exemple: [@garcia2006simap;@zhang2016road]
- Énergie: oléoducs et gazoducs [@el2014artificial]
- Services publics : usage par les citoyens
Machine Learning for Predictive Maintenance
🌘 Comment les données massives sont réellement utilisées ? La mauvaise façon
🌘 Weapons of math destruction
Weapons of math destruction, which O’Neil refers to throughout the book as WMDs, are mathematical models or algorithms that claim to quantify important traits: teacher quality, recidivism risk, creditworthiness but have harmful outcomes and often reinforce inequality, keeping the poor poor and the rich rich.
Review: Weapons of Math Destruction
🌘 La bulle de confort
Systèmes de recommendations :
- Vont limiter la curiosité et l'exploration en maximisant la probabilité que le prochain choix de l'algorithme soit apprécié.
Ex : Amazon, Netflix - Solution potentielle : tenir compte de la cusiosité et de la diversité dans l'algorithme
Poster
[@menk2015hybrid] - Vont éviter de choquer l'utilisateur avec des opinions divergentes des siennes. Ex: Facebook [@nguyen2014exploring]
Segmentation de graphe :
- Les réseaux sociaux vont utiliser cette technique pour limiter les interactions dans un sous-graphe.
- Ex : Malgré des milliers d'abonnements Facebook ou Twitter, on voit toujours des publications des mêmes comptes.
🌘 La surveillance de masse
Les gouvernements utilisent le prétexte de la détection de nouveaux modèles de criminalité pour demander de plus en plus de données sur l'usage des moyens de communications par les citoyens.
the future-orientation increasingly severs surveillance from history and memory and the quest for pattern-discovery is used to justify unprecedented access to data
[@doi:10.1177/2053951714541861]
The NYPD is notorious for its intransigence on open records requests from the press and the public, particularly concerning documentation about the department’s extensive use of surveillance technology. In recent years, lawsuits have been filed to disclose information about the department’s network of surveillance cameras, its use of X-ray scanners in public, and the deployment of facial recognition technology
Transparency Advocates Win Release of NYPD “Predictive Policing” Documents
🌘 La prédiction des récidivistes
- Le modèle le plus utilisé (COMPAS) est secret, propriété de l'entreprise Northpointe, et n'est précis qu'à 60 %
- Le modèle a un fort biais ethnique
🌘 Les "Fake News"
- Le combat contre la "fausse actualité" pourrait glisser facilement vers la censure.
- En particulier si les données d'entraînements sont étiquetées de façon subjective avec :
- des listes de sites de contenus absolument faux
- La nomination de sites de confiance absolue (Snopes, PolitiFact).
Modern machine learning for natural language processing is able to do things like translate from one language to another, because everything it needs to know is in the sentence its processing - Ian Goodfellow, OpenAI
- Peut-on vraiment faire confiance à Facebook pour régler le problème des "Fake news"?
Facebook's Latest Fix for Fake News: Ask Users What They Trust
🌘 Bibliographie
Angles, Renzo, and Claudio Gutierrez. 2008. “Survey of Graph Database Models.” ACM Computing Surveys (CSUR) 40 (1): 1.
Anscombe, F. J. 1973. “Graphs in Statistical Analysis.” The American Statistician 27 (1): 17–21. https://doi.org/10.1080/00031305.1973.10478966.
Berners-Lee, Tim, James Hendler, and Ora Lassila. 2001. “The Semantic Web.” Scientific American 284 (5): 34–43.
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