{"id":2873,"date":"2024-02-18T15:29:57","date_gmt":"2024-02-18T15:29:57","guid":{"rendered":"https:\/\/esisoc.com\/resource\/machine-learning-to-improve-the-accuracy-of-a-period-prediction-app\/"},"modified":"2024-02-18T15:29:57","modified_gmt":"2024-02-18T15:29:57","slug":"machine-learning-to-improve-the-accuracy-of-a-period-prediction-app","status":"publish","type":"resource","link":"https:\/\/esisoc.com\/fr\/resource\/lapprentissage-automatique-pour-ameliorer-la-precision-dune-application-de-prediction-des-regles\/","title":{"rendered":"L'apprentissage automatique pour am\u00e9liorer la pr\u00e9cision d'une application de pr\u00e9vision des r\u00e8gles"},"content":{"rendered":"<h2 style=\"text-align: center;\">D\u00e9tails cl\u00e9s<\/h2>\n<p>Augmentation de la pr\u00e9cision de la pr\u00e9diction des p\u00e9riodes jusqu'\u00e0 15%.<\/p>\n<div>\n<ul>\n<li>\n<div>D\u00e9fi<\/div>\n<div>Am\u00e9liorer la pr\u00e9cision de la pr\u00e9diction des p\u00e9riodes pour les utilisateurs de l'application<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Solution<\/div>\n<div>Des mod\u00e8les lin\u00e9aires et arborescents pour mieux pr\u00e9dire le cycle menstruel<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Technologies et outils<\/div>\n<div>Apprentissage automatique : mod\u00e8les de r\u00e9gression et de gradient boosting Scientifique (pile Python pour l'analyse pr\u00e9dictive) : Python, NumPy, scikit-learn, LightGBM, XGBoost ; Applications web : hug (web-framework), Gunicorn (web-server)<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Client<\/h2>\n<p>Le client est une soci\u00e9t\u00e9 de m\u00e9dias et de divertissement bas\u00e9e au Japon. L'entreprise propose diverses applications pour harmoniser les diff\u00e9rents besoins des clients dans le monde entier.<\/p>\n<p>Le client a d\u00e9velopp\u00e9 une application d'analyse pr\u00e9dictive. Il s'agit d'un outil de suivi des r\u00e8gles qui offre des informations pr\u00e9cieuses sur le cycle menstruel. Elle vise \u00e0 suivre et \u00e0 pr\u00e9dire les r\u00e8gles (jour de la prochaine menstruation, dur\u00e9e des r\u00e8gles, jour de l'ovulation, probabilit\u00e9 de conception) et fournit \u00e0 l'utilisateur un fil de conversation.<\/p>\n<p>Le client recherchait une expertise dans les domaines suivants <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/machine-learning-consulting\">l'apprentissage automatique en tant que service<\/a> et a demand\u00e9 \u00e0 notre \u00e9quipe d'am\u00e9liorer la pr\u00e9cision globale de la pr\u00e9diction.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">D\u00e9fi : am\u00e9liorer la pr\u00e9cision de la pr\u00e9diction des r\u00e8gles pour les utilisateurs de l'application<\/h2>\n<p>Malgr\u00e9 l'abondance d'applications de suivi des r\u00e8gles sur le march\u00e9 des applications mobiles, les femmes ont toujours du mal \u00e0 suivre leurs r\u00e8gles \u00e0 l'aide d'applications de pr\u00e9diction ou ont des difficult\u00e9s \u00e0 tomber enceintes. Il peut y avoir plusieurs raisons \u00e0 cela, mais une chose reste inchang\u00e9e : la pr\u00e9cision des pr\u00e9dictions qu'offrent les applications modernes.<\/p>\n<p>R\u00e9cemment, nous avons r\u00e9alis\u00e9 un projet similaire li\u00e9 \u00e0 la pr\u00e9diction du cycle menstruel pour une c\u00e9l\u00e8bre startup. Ce projet peut \u00eatre un bon exemple de data mining pr\u00e9dictif.<\/p>\n<p>Avoir de l'exp\u00e9rience dans <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/predictive-analytics\">d\u00e9veloppement d'applications d'analyse pr\u00e9dictive<\/a>Nous avons \u00e9t\u00e9 heureux de partager notre expertise avec le client et de l'aider \u00e0 trouver une solution pr\u00e9cise et efficace.<\/p>\n<p>Notre \u00e9quipe a \u00e9t\u00e9 mise au d\u00e9fi d'am\u00e9liorer la solution actuelle pour les pr\u00e9dictions de p\u00e9riode sans affecter les performances de l'application.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Solution : des mod\u00e8les lin\u00e9aires et arborescents pour mieux pr\u00e9dire le cycle menstruel<\/h2>\n<p>Sachant que l'application de pr\u00e9diction compte de nombreux utilisateurs, nous devions opter pour une solution robuste, capable de traiter des milliers de demandes d'utilisateurs par minute. Pour ce faire, nous avons d\u00e9cid\u00e9 d'utiliser des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs bas\u00e9s sur l'apprentissage automatique.<\/p>\n<p>L'approche courante du d\u00e9veloppement d'applications pr\u00e9dictives consiste \u00e0 utiliser des techniques d'exploration de donn\u00e9es.<\/p>\n<p>Notre t\u00e2che principale consistait \u00e0 pr\u00e9dire le nombre de jours restants jusqu'au d\u00e9but du prochain cycle menstruel, quel que soit le jour du cycle en cours. Les informations suivantes sont obtenues jusqu'au jour actuel du cycle (journaux des menstruations pr\u00e9c\u00e9dentes, informations sur le profil de l'utilisatrice, enregistrements du poids, enregistrements de la temp\u00e9rature, historique des \u00e9v\u00e9nements pr\u00e9c\u00e9dents, \u00e9v\u00e9nements survenus pendant le cycle actuel). Toutes ces donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 compl\u00e8tement anonymis\u00e9es, nous n'avons pas eu acc\u00e8s aux donn\u00e9es personnelles de l'utilisatrice.<\/p>\n<p>En disposant de toutes ces informations, nous pouvons calculer la date de d\u00e9but des prochaines r\u00e8gles \u00e0 l'aide de la formule suivante : date actuelle + nombre de jours restants pr\u00e9vus.<\/p>\n<p>D\u00e9couvrez notre approche :<\/p>\n<p><img alt=\"Approche sch\u00e9matique d&#039;un projet\" decoding=\"async\" height=\"202\" loading=\"lazy\" sizes=\"(max-width: 740px) 100vw, 740px\" src=\"https:\/\/essidsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/scheme-process.png\" srcset=\"https:\/\/essidsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/scheme-process.png 740w, https:\/\/essidsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/scheme-process-300x82.png 300w, https:\/\/essidsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/scheme-process-640x175.png 640w\" width=\"740\"\/><\/p>\n<p>Notre \u00e9quipe a pris des donn\u00e9es brutes et en a extrait des caract\u00e9ristiques num\u00e9riques. Nous avons ensuite utilis\u00e9 ces caract\u00e9ristiques et l'objectif calcul\u00e9 (le nombre de jours restants avant le d\u00e9but du cycle) pour former un mod\u00e8le capable de pr\u00e9dire le m\u00eame objectif, mais pour les nouveaux utilisateurs.<\/p>\n<p>Notre \u00e9quipe a choisi les mod\u00e8les pr\u00e9dictifs lin\u00e9aires parce qu'ils sont plus rapides \u00e0 former que d'autres approches d'apprentissage automatique comme les r\u00e9seaux neuronaux. En outre, les mod\u00e8les lin\u00e9aires n\u00e9cessitent moins de m\u00e9moire vive. Et il est beaucoup plus facile de les mettre en \u0153uvre \u00e0 la fois du c\u00f4t\u00e9 du serveur et de l'application.<\/p>\n<p>Nous avons propos\u00e9 une phase d'investigation des donn\u00e9es. Les principaux objectifs de cette phase sont les suivants <a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/resources\/neural-network-implementation-in-healthcare-app\">estimer la pr\u00e9cision r\u00e9alisable par une approche d'apprentissage automatique<\/a>L'objectif est de d\u00e9terminer les types de donn\u00e9es utiles pour les pr\u00e9dictions et de s\u00e9lectionner les classes de mod\u00e8les pour la suite de la mod\u00e9lisation.<\/p>\n<p>Les r\u00e9sultats de la phase propos\u00e9e sont les suivants :<\/p>\n<ul>\n<li>Prototype de mod\u00e8le pour les pr\u00e9visions de longueur de cycle<\/li>\n<li>Prototype de mod\u00e8le pour la pr\u00e9vision de la dur\u00e9e des p\u00e9riodes<\/li>\n<li>Rapport sur la preuve du concept (y compris l'\u00e9valuation des mod\u00e8les form\u00e9s, leur comparaison avec la solution existante)<\/li>\n<li>D\u00e9monstration de l'API<\/li>\n<\/ul>\n<h2 style=\"text-align: center;\">R\u00e9sultat : une solution bas\u00e9e sur les donn\u00e9es pour une pr\u00e9diction plus pr\u00e9cise du cycle menstruel<\/h2>\n<p>ESSID Solutions, exp\u00e9riment\u00e9 dans le d\u00e9veloppement d'applications de data mining et d'analyse pr\u00e9dictive, a fourni au client une solution \u00e0 haute capacit\u00e9 pour am\u00e9liorer de mani\u00e8re significative la pr\u00e9cision de l'application de suivi des r\u00e8gles.<\/p>\n<p>Le client a b\u00e9n\u00e9fici\u00e9 de notre coop\u00e9ration dans les domaines suivants :<\/p>\n<ul>\n<li>augmentation de la pr\u00e9cision de la pr\u00e9diction de la p\u00e9riode jusqu'\u00e0 15%<\/li>\n<li>faire des pr\u00e9visions pour les femmes ayant des r\u00e8gles irr\u00e9guli\u00e8res<\/li>\n<li>aide le client \u00e0 g\u00e9rer plus efficacement la richesse de ses donn\u00e9es<\/li>\n<li>a fourni des recommandations sur la mani\u00e8re de mettre en \u0153uvre la pr\u00e9diction de l'ovulation dans l'application<\/li>\n<\/ul>\n<h3 style=\"text-align: center;\">Travaillons sur votre <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/machine-learning-consulting\">Application de pr\u00e9diction bas\u00e9e sur l'apprentissage automatique<\/a><\/h3>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>D\u00e9tails cl\u00e9s Augmentation de la pr\u00e9cision de la pr\u00e9diction des r\u00e8gles jusqu'\u00e0 15%. 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