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    <title>topic Complémentarité des plans d'expériences et du Machine Learning au service de l'expertise métier in Groupe francophone des utilisateurs de JMP</title>
    <link>https://community.jmp.com/t5/Groupe-francophone-des/Compl%C3%A9mentarit%C3%A9-des-plans-d-exp%C3%A9riences-et-du-Machine-Learning/m-p/696018#M152</link>
    <description>&lt;P&gt;Le but de l'étude est d'étudier un mélange simplexe de trois matières premières et de le caractériser en termes de prix,&amp;nbsp;viscosités et stabilités à différentes conditions.&lt;BR /&gt;En raison d'une difficulté à postuler un modèle à priori et d'une zone possible d'instabilité des formules qui risquerait de&amp;nbsp;compromettre le plan et l'analyse ultérieure des résultats (pas de réponse mesurable en cas d'instabilité), un plan de&amp;nbsp;type Space-Filling avec zone exclue est réalisé.&lt;BR /&gt;Une première modélisation avec différents modèles type Machine Learning (SVM, Gaussian Process) est réalisée,&amp;nbsp;mais certaines zones de l'espace expérimental sont mal représentées en raison de valeurs manquantes pour la&amp;nbsp;viscosité (viscosité trop faible ou instabilité de quelques formulations).&lt;BR /&gt;A l'aide des informations de l'expertise métier, et du choix d'une imputation de valeurs locales par K-Nearest&amp;nbsp;Neighbors, la modélisation peut être corrigée et apporter des résultats satisfaisants, apportant une meilleure&amp;nbsp;représentation et compréhension de l'espace formulatoire.&amp;nbsp;&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;&amp;nbsp;&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;&lt;div class="lia-vid-container video-embed-center"&gt;&lt;div id="lia-vid-6340794359112w864h540r362" class="lia-video-brightcove-player-container"&gt;&lt;video-js data-video-id="6340794359112" data-account="6058004218001" data-player="default" data-embed="default" class="vjs-fluid" controls="" data-application-id="" style="width: 100%; height: 100%;"&gt;&lt;/video-js&gt;&lt;/div&gt;&lt;script src="https://players.brightcove.net/6058004218001/default_default/index.min.js"&gt;&lt;/script&gt;&lt;script&gt;(function() {  var wrapper = document.getElementById('lia-vid-6340794359112w864h540r362');  var videoEl = wrapper ? wrapper.querySelector('video-js') : null;  if (videoEl) {     if (window.videojs) {       window.videojs(videoEl).ready(function() {         this.on('loadedmetadata', function() {           this.el().querySelectorAll('.vjs-load-progress div[data-start]').forEach(function(bar) {             bar.setAttribute('role', 'presentation');             bar.setAttribute('aria-hidden', 'true');           });         });       });     }  }})();&lt;/script&gt;&lt;a class="video-embed-link" href="https://community.jmp.com/t5/video/gallerypage/video-id/6340794359112"&gt;(view in My Videos)&lt;/a&gt;&lt;/div&gt;&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;&amp;nbsp;&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;Biographie&lt;/STRONG&gt;&lt;BR /&gt;Passionné par la science des données et la chimie, mon objectif est de combiner expertise métier, plans d'expériences&amp;nbsp;et analyse de données pour aider les laboratoires à tirer parti de leurs données historiques, à planifier efficacement&amp;nbsp;leurs prochaines expériences, à prendre de meilleures décisions et à percer certains des mystères de la chimie.&lt;BR /&gt;Rationnel et data-driven, je suis prêt à partager ma passion et à aider à rendre la littératie des données accessible à&amp;nbsp;tous. Curieux, j'aime lire et apprendre sur les innovations, la technologie, les sciences, la chimie, les statistiques, lascience des données et l'analyse.&lt;BR /&gt;Domaine d'intérêt : Innovation, Digitalisation, Plan d'Expériences, Statistiques, Machine Learning, Analyse de&amp;nbsp;Données, Visualisation de Données et Chémoinformatique.&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;&amp;nbsp;&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;Présentation de la société&lt;/STRONG&gt;&lt;BR /&gt;For more than a century, L’Oréal has devoted itself solely to one business: beauty.&lt;BR /&gt;L'Oréal wants to bring beauty to all people. The goal is to win over another one billion consumers around the world by&amp;nbsp;innovating and creating cosmetic and skincare products that meet the infinite diversity of their beauty needs and&amp;nbsp;desires.&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;&amp;nbsp;&lt;/P&gt;</description>
    <pubDate>Thu, 09 Nov 2023 08:35:24 GMT</pubDate>
    <dc:creator>Victor_G</dc:creator>
    <dc:date>2023-11-09T08:35:24Z</dc:date>
    <item>
      <title>Complémentarité des plans d'expériences et du Machine Learning au service de l'expertise métier</title>
      <link>https://community.jmp.com/t5/Groupe-francophone-des/Compl%C3%A9mentarit%C3%A9-des-plans-d-exp%C3%A9riences-et-du-Machine-Learning/m-p/696018#M152</link>
      <description>&lt;P&gt;Le but de l'étude est d'étudier un mélange simplexe de trois matières premières et de le caractériser en termes de prix,&amp;nbsp;viscosités et stabilités à différentes conditions.&lt;BR /&gt;En raison d'une difficulté à postuler un modèle à priori et d'une zone possible d'instabilité des formules qui risquerait de&amp;nbsp;compromettre le plan et l'analyse ultérieure des résultats (pas de réponse mesurable en cas d'instabilité), un plan de&amp;nbsp;type Space-Filling avec zone exclue est réalisé.&lt;BR /&gt;Une première modélisation avec différents modèles type Machine Learning (SVM, Gaussian Process) est réalisée,&amp;nbsp;mais certaines zones de l'espace expérimental sont mal représentées en raison de valeurs manquantes pour la&amp;nbsp;viscosité (viscosité trop faible ou instabilité de quelques formulations).&lt;BR /&gt;A l'aide des informations de l'expertise métier, et du choix d'une imputation de valeurs locales par K-Nearest&amp;nbsp;Neighbors, la modélisation peut être corrigée et apporter des résultats satisfaisants, apportant une meilleure&amp;nbsp;représentation et compréhension de l'espace formulatoire.&amp;nbsp;&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;&amp;nbsp;&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;&lt;div class="lia-vid-container video-embed-center"&gt;&lt;div id="lia-vid-6340794359112w864h540r928" class="lia-video-brightcove-player-container"&gt;&lt;video-js data-video-id="6340794359112" data-account="6058004218001" data-player="default" data-embed="default" class="vjs-fluid" controls="" data-application-id="" style="width: 100%; height: 100%;"&gt;&lt;/video-js&gt;&lt;/div&gt;&lt;script src="https://players.brightcove.net/6058004218001/default_default/index.min.js"&gt;&lt;/script&gt;&lt;script&gt;(function() {  var wrapper = document.getElementById('lia-vid-6340794359112w864h540r928');  var videoEl = wrapper ? wrapper.querySelector('video-js') : null;  if (videoEl) {     if (window.videojs) {       window.videojs(videoEl).ready(function() {         this.on('loadedmetadata', function() {           this.el().querySelectorAll('.vjs-load-progress div[data-start]').forEach(function(bar) {             bar.setAttribute('role', 'presentation');             bar.setAttribute('aria-hidden', 'true');           });         });       });     }  }})();&lt;/script&gt;&lt;a class="video-embed-link" href="https://community.jmp.com/t5/video/gallerypage/video-id/6340794359112"&gt;(view in My Videos)&lt;/a&gt;&lt;/div&gt;&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;&amp;nbsp;&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;Biographie&lt;/STRONG&gt;&lt;BR /&gt;Passionné par la science des données et la chimie, mon objectif est de combiner expertise métier, plans d'expériences&amp;nbsp;et analyse de données pour aider les laboratoires à tirer parti de leurs données historiques, à planifier efficacement&amp;nbsp;leurs prochaines expériences, à prendre de meilleures décisions et à percer certains des mystères de la chimie.&lt;BR /&gt;Rationnel et data-driven, je suis prêt à partager ma passion et à aider à rendre la littératie des données accessible à&amp;nbsp;tous. Curieux, j'aime lire et apprendre sur les innovations, la technologie, les sciences, la chimie, les statistiques, lascience des données et l'analyse.&lt;BR /&gt;Domaine d'intérêt : Innovation, Digitalisation, Plan d'Expériences, Statistiques, Machine Learning, Analyse de&amp;nbsp;Données, Visualisation de Données et Chémoinformatique.&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;&amp;nbsp;&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;Présentation de la société&lt;/STRONG&gt;&lt;BR /&gt;For more than a century, L’Oréal has devoted itself solely to one business: beauty.&lt;BR /&gt;L'Oréal wants to bring beauty to all people. The goal is to win over another one billion consumers around the world by&amp;nbsp;innovating and creating cosmetic and skincare products that meet the infinite diversity of their beauty needs and&amp;nbsp;desires.&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;&amp;nbsp;&lt;/P&gt;</description>
      <pubDate>Thu, 09 Nov 2023 08:35:24 GMT</pubDate>
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      <dc:creator>Victor_G</dc:creator>
      <dc:date>2023-11-09T08:35:24Z</dc:date>
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    <item>
      <title>Re: Complémentarité des plans d'expériences et du Machine Learning au service de l'expertise métier</title>
      <link>https://community.jmp.com/t5/Groupe-francophone-des/Compl%C3%A9mentarit%C3%A9-des-plans-d-exp%C3%A9riences-et-du-Machine-Learning/m-p/696093#M154</link>
      <description>&lt;P&gt;Liste des ressources et compléments d'informations disponibles dans la présentation :&lt;/P&gt;
&lt;UL&gt;
&lt;LI&gt;&lt;EM&gt;&lt;STRONG&gt;Généralités Machine Learning et algorithmes&lt;/STRONG&gt;&lt;/EM&gt; :
&lt;UL&gt;
&lt;LI&gt;&lt;A href="https://www.youtube.com/watch?v=9PBqqx38WeI" target="_blank" rel="noopener"&gt;Guide to AI algorithms - MFML Part 4&lt;/A&gt;&amp;nbsp;playlist par Cassie Kozyrkov&lt;/LI&gt;
&lt;LI&gt;&lt;A href="https://mlu-explain.github.io/bias-variance/" target="_blank" rel="noopener"&gt;Bias Variance Tradeoff (mlu-explain.github.io)&lt;/A&gt;&amp;nbsp;l'explication du compromis biais-variance en ML pour éviter le surapprentissage/sous-apprentissage&lt;/LI&gt;
&lt;/UL&gt;
&lt;/LI&gt;
&lt;/UL&gt;
&lt;UL&gt;
&lt;LI&gt;&lt;EM&gt;&lt;STRONG&gt;Informations complémentaires sur les Support Vector Machines&lt;/STRONG&gt;&lt;/EM&gt; :
&lt;UL&gt;
&lt;LI&gt;&lt;A href="https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/#page/jmp/overview-of-support-vector-machines.shtml#" target="_blank" rel="noopener"&gt;Overview of Support Vector Machines (jmp.com)&lt;/A&gt;&lt;/LI&gt;
&lt;LI&gt;&lt;A href="https://medium.com/low-code-for-advanced-data-science/support-vector-machines-svm-an-intuitive-explanation-b084d6238106" target="_blank" rel="noopener"&gt;Support Vector Machines (SVM): An Intuitive Explanation | by Tasmay Pankaj Tibrewal&lt;/A&gt;&lt;/LI&gt;
&lt;LI&gt;&lt;A href="https://www.youtube.com/watch?v=OdlNM96sHio" target="_blank" rel="noopener"&gt;SVM with polynomial kernel visualization&lt;/A&gt;&lt;/LI&gt;
&lt;LI&gt;&lt;A href="https://www.youtube.com/watch?v=efR1C6CvhmE" target="_blank" rel="noopener"&gt;Support Vector Machines Part 1 (of 3): Main Ideas!!! - StatQuest&lt;/A&gt;&lt;/LI&gt;
&lt;LI&gt;&lt;A href="https://www.youtube.com/watch?v=Toet3EiSFcM" target="_blank" rel="noopener"&gt;Support Vector Machines Part 2: The Polynomial Kernel (Part 2 of 3) - StatQuest&lt;/A&gt;&lt;/LI&gt;
&lt;LI&gt;&lt;A href="https://www.youtube.com/watch?v=Qc5IyLW_hns" target="_blank" rel="noopener"&gt;Support Vector Machines Part 3: The Radial (RBF) Kernel (Part 3 of 3) - StatQuest&lt;/A&gt;&lt;/LI&gt;
&lt;/UL&gt;
&lt;/LI&gt;
&lt;/UL&gt;
&lt;P&gt;&amp;nbsp;&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;Je reste à disposition pour toute question, remarque ou commentaire ! :)&lt;/img&gt;&lt;/P&gt;</description>
      <pubDate>Thu, 09 Nov 2023 13:53:52 GMT</pubDate>
      <guid>https://community.jmp.com/t5/Groupe-francophone-des/Compl%C3%A9mentarit%C3%A9-des-plans-d-exp%C3%A9riences-et-du-Machine-Learning/m-p/696093#M154</guid>
      <dc:creator>Victor_G</dc:creator>
      <dc:date>2023-11-09T13:53:52Z</dc:date>
    </item>
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