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Big Data au service de la génétique
Abdelhalim Rafra
Institut Pasteur de Tunis
18 Avril 2017
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Qui je suis
Ingénieur R&D
2010
- 201
3Doctorat
2014
- Pres
ent
Data Scientist
2007
- 201
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Contexte Big Data
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Contexte Big Data / Biomedical
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Contexte Big Data
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Génétique : Sources de données
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La Recherche
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L'application
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Use case : Séquençage de l'ADN
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Use case : Séquençage de l'ADN
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Projet Data Science : Théorie
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Projet Data Science : Application simple
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Projet Data Science : Application
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Machine Learning ?
"Machine learning is the science of getting computers to act without
being explicitly programmed. " Andrew Ng
Machine Learning
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Extraction de descripteurs 1/2
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Extraction de descripteurs 2/2
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Apprentissage
Deux modes d'apprentissages :
Supervisé :
- Un corpus pour l'apprentissage et un
corpus de validation.
- Simple à évaluer
- Généralisation sur des nouvelles données.
- Automatiser le traitement d'un ux de
données
Non supervisé
- Détecter des corrélations cachées dans
des données.
- Compliqué à évaluer.
- La quantité de données améliore les
résultats.
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Apprentissage Supervisé
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Apprentissage Supervisé
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Arbre de décision
Une règle par n÷ud.
Un modèle de classication
simple.
Modèle interprétable.
Adaptable à un problème de
régression.
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Random Forest
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Machine à vecteur de support (SVM)
w? = argmin
w
C (x, y) + λΩ(f )
Hyperplan séparateur.
Modèle linéaire.
Classication binaire.
Adaptable :
- au multi-classes.
- à la régression.
Apprentissage par descente
de gradient.
kernel trick
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Réseau de neurones
http://slideplayer.fr/slide/1575938/
Reproduire le
fonctionnement des neurones
humains.
Une somme pondérée.
Fonction d'activation.
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Réseau de neurones
Apprentissage par rétropropagation du gradient.
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Deep Learning
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Deep Learning
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évaluation du Modèle
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Apprentissage Non Supervisé
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Clustering
Regroupe des données par
similarités.
Minimise la distance
intra-groupe.
Maximise la distance
inter-groupes.
La qualité du modèle dépend
du nombre de groupes et de
la distance.
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Changement de dimension
Réduire l'espace de
représentation.
Préserve les liens entre les
données.
Essentiel pour comprendre et
illustrer les données et les
résultats.
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En mode POC
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Équipe de choc
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Équipe de choc
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écosystème big Data 2017
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Open Source écosystème big Data 2017
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