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#25 Apprendre le Deep Learning sur la plateform...

#25 Apprendre le Deep Learning sur la plateforme RAMP par Victor Fomin

Si tu as
- envie de faire du deep learning
- envie d'apprendre en compétition et en collaboration
- mais n'as pas de bonne GPU à la maison
Alors, viens découvrir la plateforme RAMP. Dans cette présentation, je voudrais parler de mon expérience de participation au challenge "Classify pollinating insects" sur la plateforme RAMP, outil conçu pour :
- prototypage collaborative
- éducation
- data science process management
- data challenge avec soumission du code

La première partie de la présentation est consacrée à la plateforme. La deuxième partie fait le zoom sur le challenge "Classify pollinating insects".

Bio : Victor Fomin, ingénieur-développeur en traitement d'images, fan de deep learning

Toulouse Data Science

December 13, 2017
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Transcript

  1. Apprendre le Deep Learning sur la plateforme RAMP Victor FOMIN

    D E C E M B R E 2 0 1 7 T O U L O U S E D A T A S C I E N C E RAMP
  2. 02 T O U L O U S E D

    A T A S C I E N C E Victor FOMIN DEEP LEARNING révolutionne l'intelligence artificielle
  3. SI TU AS envie de faire du deep learning envie

    d'apprendre en compétition et en collaboration mais n'as pas de bonne GPU à la maison T O U L O U S E D A T A S C I E N C E Victor FOMIN RAMP https://www.ramp.studio/ 03
  4. COLLABORATION PROTOTYPAGE EDUCATION COMMUNAUTÉ OPEN-SOURCE INITIATIVE DE PARIS SACLAY -

    CENTER FOR DATASCIENCE 05 RAMP T O U L O U S E D A T A S C I E N C E Victor FOMIN https://medium.com/@balazskegl/the-data-science-ecosystem-678459ba6013 https://www.ramp.studio/
  5. 06 T O U L O U S E D

    A T A S C I E N C E Victor FOMIN RAMP Data-science thèmes Domaines de données RAMP-workflow RAMP-kits https://github.com/paris-saclay-cds/ramp-workflow https://github.com/ramp-kits/ - Outils - Pipelines - Metriques - CV - Test scripts - Ensemble de problématiques - Expériences - Solutions initiales Voyages Biologie Climat Ecologie Santé Physique des particules CNN Feature engineering Imbalanced data etc Soumission du code
  6. 07 T O U L O U S E D

    A T A S C I E N C E Victor FOMIN Problèmes & événements Problème: Pollinating insect classification Evénement: JNI challenge collaborative phase Kits
  7. 08 T O U L O U S E D

    A T A S C I E N C E Victor FOMIN Problème: Pollinating insect classification Evénement: JNI challenge collaborative phase Soumission du code End-to-end pipeline Infrastructure configurable Phase collaborative Limitations de l'infrastructure Limitation du workflow Pas de logs disponibles
  8. RAMP POLLINATING INSECT CLASSIFICATION Evénement : 18/09/2017 - 12/11/2017 Phases:

    individuelle, collaborative Infrastructure: g3.4xlarge instance AWS, 50h par participant Frameworks: Keras, TF, PyTorch Données: ~150k d'images d'insects projet SPIPOLL, 403 classes Evaluation: accuracy, f-score, training time Récompences: 2000€, 1000€, 500€ (indiv) | 2500€ (collab) 10 T O U L O U S E D A T A S C I E N C E Victor FOMIN http://www.spipoll.org
  9. 11 T O U L O U S E D

    A T A S C I E N C E Victor FOMIN RAMP POLLINATING INSECT CLASSIFICATION Données déséquilibrées: Training & Validation: 70k d'images Hidden test: 70k d'images mean 144.791563 std 384.923778 min 4 25% 15.5 50% 42 75% 130 max 4875 n=4 | 259 | L'Azuré du Thym (mâle) n=5 | 345 | Le Cardinal à la tête noire n=4875 | 202 | L'Abeille mellifère