La période de confinement est un véritable challenge pour l'enseignement. Autant je suis à l'aise en cours avec les étudiants en présentiel dans la salle informatique durant les travaux dirigés sur machine ; autant j'ai du mal à me situer en distanciel, sans véritable retours, sans repères sur l'avancement des uns et des autres.
Pour mieux accompagner les étudiants, j'ai décidé de créer une chaîne vidéo sur YouTube pour qu'ils puissent avoir sous la main (sous les yeux) les explications ou démonstrations que j'effectue au début de chacune de mes séances.
En effet, je me permets d'aller vite en présentiel (je suis incapable de faire autrement de toute manière) parce que je suis avec eux par la suite. Je passe mon temps à roder derrière les étudiants, traquant les bugs, expliquer ce que je constate mal compris, refaire avec eux les étapes des traitements, ou tout simplement discuter de tel ou tel aspect de la data science. Ces échanges sont on ne peut plus enrichissants, à la fois pour les étudiants et pour les enseignants.
Rien de tout cela en distanciel, et surtout reproduire les démos à plusieurs reprises n'est pas envisageable, même si l'idée de discussion privée existe avec les outils d'échange à distance que nous utilisons.
Finalement, cette idée de vidéos n'est pas si mauvaise. Je m'étais toujours refusé à le faire jusqu'à présent. D'une part parce que montrer ma bobine sur le web ne m'intéresse pas spécialement ; d'autre part parce que je crois en la force de l'écrit où nous disposons de l'opportunité de prendre le temps d'expliquer les choses, parfois même de faire des digressions, choses moins évidente dans une vidéo où l'on doit être le plus schématique possible sous peine de perdre le spectateur. Mais bon, nécessité fait loi. Au moins pour les démonstrations, cette idée des tutoriels-vidéos me paraît viable.
Dans cette vidéo, je montre comment subdiviser un ensemble de données en échantillons d'apprentissage et de test, et comment s'organiser pour que la même partition soit exploitée pour comparer différents algorithmes de machine learning implémentés dans différents logiciels de data science. Nous utilisons : Knime, Tanagra, Sipina, Python / Scikit-Learn, R / Rpart. Le matériel pédagogique (données, programmes) associé aux traitements est disponible ci-dessous.
Allez savoir. Peut-être sommes-nous à un tournant de notre pratique de l'enseignement dans les universités….
Mots-clés : analyse discriminante, régression logistique, arbre de décision, python, logiciel r, scikit-learn, rpart, tanagra, sipina, knimeDidacticiel vidéo : Comparaisons des algorithmes
Support : Schéma train-test en analyse prédictive
Données et programmes : Spam, archives et code R/Python
Références :
"Analyse prédictive avec Knime", février 2016.
"Apprentissage-test avec Orange, Tanagra et Weka", avril 2008.
"Apprentissage-test avec Sipina", mars 2008.
"Python - Machine Learning avec Scikit-Learn", septembre 2015.
"Introduction à R – Arbre de décision", mars 2012.
