Version du 19 janvier 2022 à 16:06

Introduction et cahier des charges

Introduction

L’objectif de ce projet est la mise en place d’algorithmes de machine Learning afin de diagnostiquer l’état de machines industrielles. Nous travaillerons sur ce projet durant 2 semestres. Durant le premier semestre, nous avions comme objectifs d’acquérir la maîtrise des différentes librairies primordiales pour traiter les données en machine Learning, ainsi que d’étudier et d’utiliser certains algorithmes basiques (régression linéaire, logistique, Bayes) sur des datasets que nous traiterons nous même. Pour ce qui est du second semestre, notre objectif était de concrétiser les connaissances acquises durant le premier semestre. Nous avons donc essayé de créer notre propre dataset à l’aide des matériels mis à notre disposition, de la prétraiter et d’y appliquer différents algorithmes de Machine Learning en critiquant les résultats.

Le machine Learning pour la détection de défaut s'inscrit parfaitement dans le contexte scientifique actuel, notamment grâce à l’industrie 4.0. En effet, cette nouvelle industrie fait apparaître des systèmes communicants (l’IOT : Internet Of Things) interconnectés les uns entre les autres. Ces différents systèmes peuvent êtres nécessaires les uns, les autres afin de réaliser une tâche complexe telle que l'usinage de pièces. Le système devient dès lors potentiellement extrêmement fragile aux pannes.

Le machine Learning a pour but de pouvoir détecter, et localiser les pannes, voir les futures pannes potentielles afin de pouvoir dans un premier temps prévenir un opérateur. Mais il peut aussi potentiellement permettre au système de continuer de tourner, en attendant un technicien. Le machine Learning peut donc aussi permettre à une chaîne de production de continuer de tourner par l’envoie d’un autre robot par exemple, le temps que la panne soit réparée.

Dans le schéma ci-dessous nous avons un exemple de système de système.

Schéma d'un système de systèmes

Il y a deux cas de figure:

• Un autre système peut être envoyé pour remplacer le système 4.
• Les systèmes 1 et 2 peuvent permettre à la chaîne de production de continuer de tourner
• La chaîne de production est hors service jusqu'à réparation.

Cahier de charges

Ressources disponibles :

• Livres sur le machine learning
• Bases de données (afin d'appliquer divers algorithmes de machine learning) que nous prendrons sur ces sites : [1] et [2]
• Librairies Python (Scikit-learn, Pandas, Numpy, Seaborn, Matplotlib)
• Google Colab
• Matlab (version étudiante)

Objectifs poursuivis :

• Détecter les dysfonctionnements de systèmes mécatroniques (par exemple les robots Khepera, Robotino…), grâce au machine learning.
• Apprendre à implémenter différentes méthodes machine learning .

Profil du public cible :

• Secteur mécatronique
• Entreprises disposant d'ingénieurs pour maintenir le système informatique opérationnel
• Entreprises utilisant des machines dans le secteur public.

Analyse des besoins :

• L’industrie a de plus en plus besoin du machine learning pour détecter les erreurs des systèmes. En effet, cette technologie devient indispensable pour les industriels, notamment afin d'accroître la productivité et l’efficacité des systèmes industriels.
• Le programme peut ne pas être aussi rapide et optimisé en espace mémoire que d'autres programmes, nous visons l’efficacité de notre algorithme plutôt que la rapidité.

Librairies

En Machine Learning, il est très important, voire primordial, de savoir manipuler les différentes librairies mises à notre disposition afin de visualiser, traiter nos différentes dataset ou même appliquer les différents algorithmes de machine Learning. Durant les premières semaines de notre projet, nous avons donc appris à utiliser ces différentes librairies nécessaires pour le machine Learning, telles que Numpy, Seaborn, Panda, Matplotlib, Scikit-learn... Nous allons dans un premier temps nous intéresser à l'importation des différentes bibliothèques puis résumer les commandes importantes de ces différentes librairies.

Ces différentes librairies ne sont pas incluses de base dans Python, il est donc nécessaire de les ajouter à Python puis à notre programme.

Nous avons donc choisi d'utiliser google colab car ces librairies y sont déjà installées (et aussi pratique pour travailler à plusieurs sur un même code). Puis nous devons importer ces bibliothèques au début de notre programme.

Attention : Plusieurs bibliothèques peuvent avoir la même commande mais avec des significations différentes, comme par exemple la commande randint du module numpy et celle du module random et cela peut conduire à des erreurs.

Afin de pallier à ces problèmes nous apporterons nos librairie au début de nos programmes comme suit :

Ici le np permet de dire que lorsque nous utilisons np.array alors nous utilisons la commande array () contenu dans la bibliothèque Numpy.

Ceci nous permettra d’utiliser en simultané différentes librairies, toutes les bibliothèques seront importées selon ce schéma. Nous allons par la suite, nous intéresser à différentes commandes incluses dans ces librairies.

Numpy

Numpy est une bibliothèque dédiée aux calculs mathématiques et à la gestion des listes (telles que des matrices). Matplotlib, quant à lui, est dédié aux affichages graphiques de données. Nous allons dans cette partie nous intéresser aux commandes principales de ces deux bibliothèques de python.

Sous numpy, les tableaux sont des types array, ils définissent l'équivalent des tableaux statiques en langage C. La taille d’un tableau numpy ne peut donc pas être changée après leur création.

Néanmoins grâce a Numpy nous pouvons simplement effectuer des tâches sur les tableaux comme en extraire un sous tableaux, et d’effectuer simplement les produits entre matrice, vecteur.

Dans notre projet, nous utiliserons plus courament les fonctions :

• np.shape permet d’obtenir la taille de la matrice sous forme d’un tuple, suffit de choisir le bon numéro
• np.zeros permet de créer une ligne de x zéro(s)
• np.ones permet de créer une ligne de x un(s)
• np.vstack permet de rajouter des lignes dans une matrice déjà créer en paramètre
• np.transpose permet de transposer une matrice en paramètre

Seaborn

Seaborn est une bibliothèque de visualisation de données Python basée sur matplotlib. Il fournit une interface de haut niveau pour dessiner des graphiques statistiques attrayants et informatifs.

Différences entre Matplotlib et Seaborn

Les défauts de Matplotlib qui ne parlent généralement pas aux utilisateurs sont les couleurs, les marques de tiques sur les axes supérieur et droit, le style,... Les exemples ci-dessus rendent également une autre frustration des utilisateurs plus apparente: le fait que travailler avec DataFrames ne va pas aussi bien avec Matplotlib, ce qui peut être ennuyeux si vous faites une analyse exploratoire avec Pandas. Et c’est exactement ce que Seaborn adresse : les fonctions de traçage fonctionnent sur dataframes et tableaux qui contiennent tout un ensemble de données.

Résultat du code python ci gauche

  # Import necessary libraries
  import seaborn as sns
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  # Load iris data
  iris = sns.load_dataset("iris") #DATASET ALREADY EXISTING
  
  # Construct iris plot
  sns.swarmplot(x="species", y="petal_length", data=iris)
  
  # Show plot
  plt.show()

Pandas

Pandas est une API d'analyse de données orientée colonnes. C'est un excellent outil pour manipuler et analyser des données d'entrée. Beaucoup de frameworks d'apprentissage automatique acceptent les structures de données Pandas en entrée.

flemme à faire la suite

Recherche bibliographique

• https://www.wikipedia.com

• https://www.jybaudot.fr

• https://datascientest.com/

• https://www.ipgirl.com

• Cours de probabilités et statistiques de l’Université Jules Vernes

• Chaine youtube Machine Learning : https://www.youtube.com/channel/UCmpptkXu8iIFe6kfDK5o7VQ

• Machine Learning with scikit-learn Quick Start Guide écrit par Kevin Jolly

• https://lucidar.me/

• https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php

• https://www.kaggle.com/datasets

• https://www.datacamp.com/

• Machine Learning algorithms - Second Edition écrit par Giuseppe Bonaccorso

• https://www.datacamp.com

• https://towardsdatascience.com/

• https://www.learndatasci.com/

Rapports et présentation

Librairies

• Rapport Numpy

• Rapport Pandas

• Rapport Seaborn

Rapports

• Rapport

• Présentation

• Régression linéaire

• Google Colab