Haven OnDemand : Prédiction

Le Machine Learning, ou ML, est une des stars des technologies les plus récentes. L’application, la « machine », apprend de son environnement, son contexte, les usages. Le ML analyse de grandes masses d’informations et par des modèles et des algorithmes, en ressort des données qualifiées, et peut agir en conséquence. Ces algorithmes ne se substituent pas forcément à l’intelligence ou l’expertise humaine. Ils permettent d’accélérer l’analyse des informations, surtout depuis que les données ont considérablement augmenté en volume et en complexité. La puissance de calcul des serveurs, les capacités de stockage et ces nouveaux algorithmes permettent pratiquement de proposer des analyses en

temps réel sur des volumes d’information gigantesques. Le Machine Learning et ses algorithmes ont fréquemment pour objectif de prédire les comportements ou les événements, et donc d’anticiper pour prévenir. Les applications sont très variées.

Il est par exemple possible d’analyser des compte-rendus de visites (données non structurées) ou des logs de machines (données structurées) pour prédire les potentielles futures pannes ou anomalies pouvant survenir sur ces machines ou sur des machines similaires. Les sites web analysent aujourd’hui les comportements des internautes pour prédire les futurs achats des consommateurs. Le ML joue donc un rôle important dans les applications devant faire appel à la prédiction, par

exemple pour l’approvisionnement d’un site marchand selon le jour, la saison, la météo, etc. Actuellement, Haven OnDemand dispose de trois API spécifiques orientées « prédiction » : predict, recommend, train prediction. Ces API font partie des fonctions d’analyses prédictives de la plate-forme.

1 - Son fonctionnement

La première API, Predict, exécute des modèles de prédiction sur des jeux de analyser les données. L’API Recommend peut conseiller des changements dans des jeux de données pour obtenir les résultats attendus. Ce dernier est par exemple utilisé par l’API Train Prediction. Vous pouvez aussi obtenir des résultats différents de la prédiction

initiale en indiquant les modifications à réaliser. Le service retourne alors le jeu de données modifié, conforme au résultat demandé.

La dernière API, Train Prediction, crée un modèle de prédiction, basé sur des données. Différents algorithmes sont utilisés avec différents paramètres pour chaque algorithme. Le modèle des données est au format CSV ou JSON.

2 - Exemple d’utilisation

https://goo.gl/i6jkNg

Pour en savoir plus

https://dev.havenondemand.com/docs/HowTo_Prediction.html

Les vidéos autour d'Haven OnDemand

  • Ayni (startup) : Haven onDemand Speech-to-text API pour l’apprentissage d’une nouvelle langue.
  • Blink (startup) : Haven onDemand Facial Recognition API pour le speed dating.
  • SocialCapital (startup) : Haven onDemand Concept Extraction API pour le recrutement.
  • Transparent (application) : Haven onDemand Image Recognition API pour le recrutement.
  • Haven onDemand : présentation de l’API reconnaissance faciale
  • CollabNotes : présentation des APIs Concept & Entity Extraction


Les liens essentiels d’Haven OnDemand