Notre Projet
Assurer l'explication de classification de séries temporelles par calcul de contrefactuelles
Our Project
Ce projet a pour but de fournir une explication à la classification d'une série temporelle donnée. L’architecture utilisée prend en entrée la série à expliquer et renvoie une contrefactuelle, qui est la série de départ modifiée pour qu’elle appartienne à une classe différente.
This project aims to provide an explanation for the classification of a given time series. The architecture used takes the series to be explained as input and returns a counterfactual, which is the original series modified to belong to a different class.
Une application mobile a été développée sur Flutter pour nous permettre d’enregistrer les données des capteurs sensoriels du téléphone tels que l’accéléromètre ou le gyroscope. Elles seront rangées dans différentes classes en fonction de l’activité réalisée (course, marche, ect..). Ces données viendront compléter le jeu de données WISDM utilisé pour nos expérimentations.
A mobile application has been developed on Flutter to allow us to record data from the sensory sensors of the phone such as the accelerometer or the gyroscope. They will be sorted into different classes based on the activity performed (running, walking, etc.). This data will supplement the WISDM dataset used for our experiments.
Le jeu de données WISDM associe une classe à un relevé d'accéléromètre qui constitue une série temporelle. Les classes sont courir, marcher, monter et descendre des escaliers, s'asseoir et se lever. Nous avons construit des classifieurs selon différentes méthodes : réseaux de neurones, shapelet…
The WISDM dataset associates a class with an accelerometer reading that constitutes a time series. The classes are running, walking, going up and down stairs, sitting, and standing up. We have built classifiers using different methods: neural networks, shapelets, etc...
Nous souhaitons être capable de comprendre et d'expliquer les choix d’un classifieur sur une série temporelle donnée. De ce fait, l’objectif de l’algorithme d’explication est de trouver une donnée proche de celle initiale mais d’une classe différente afin de pouvoir les comparer et extraire les informations pertinentes.
We aim to be able to understand and explain the choices of a classifier on a given time series. Therefore, the objective of the explanation algorithm is to find a data point close to the initial one but from a different class, in order to be able to compare them and extract relevant information.
Interface principale de l'Application Mobile.
Mobile App Main Interface
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Composée de 7 membres, EcoFast a su tirer profit de ses compétences en traitement de données pour vous apporter un algorithme d'explication par contrefactuelles performant et efficace qui a su remplir avec succès sa fonction.
Composed of 7 members, EcoFast has taken advantage of its skills in data processing to bring you a powerful and efficient counterfactual explanation algorithm that has successfully fulfilled its function.
