Motivation

Du fait du grand nombre de données numériques disponibles en entreprise aujourd'hui, le machine learning trouve de plus en plus d'applications accessibles à tout un chacun :
* Prévoir des résiliations clients
* Reconnaitre les chiens des chats dans des photos
* Prévoir des commandes
* etc.

Bien qu'ils nécessitent un important bagage mathématique pour les comprendre, les algorithmes de machine learning sont accessibles en open source au plus grand nombre, notamment en Python via le module scikit-learn.

Objectif du talk

Pierre présentera quelques points de repère permettant de mettre en oeuvre des algorithmes de machine learning sur des jeux de données réels, de les valider et de les comparer à d'autres. Il insistera sur les pièges à éviter, dont le principal : croire que l'IA existe :)