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page de blog - 2/14
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    :title: Online machine learning
    :date: 2020-07-09
    :keywords: sprint,scikit-learn,online machine learning
    :categories: library
    :rawfile: 2020/2020-07-09_creme.rst

    A découvrir :
    `creme <https://github.com/creme-ml/creme/>`_
    pour faire de l'online machine learning
    (streaming).
    

    ...




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    :title: In a sprint from home
    :date: 2020-06-23
    :keywords: sprint,scikit-learn
    :categories: sprint
    :rawfile: 2020/2020-06-23_sklearn_sprint.rst

    Quelques liens... Sinon, ce n'est pas évident de faire
    un sprint à distance. Ca reste, dans mon esprit un
    événement festif.
    

    ...




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    :title: Outils pour trucs chiants
    :date: 2020-06-19
    :keywords: outils,automatisation
    :categories: automatisation
    :rawfile: 2020/2020-06-19_tools.rst

    Il existe beaucoup de trucs chiants qu'on fait
    régulièrement quand on programme. Par exemple, pour ces cours,
    maintenir à jour tous les notebooks en dépit des nombreuses
    mises à jour de pandas, scikit-learn, numpy et j'en passe...
    C'est très chiant, surtout si on envisage de le faire manuellement
    (il y a plus de 200 notebooks). Alors c'est quand même beaucoup
    moins chiants de réfléchir à une façon de l'automatiser.
    Quand j'ai commencé il y a cinq ans à réfléchir à tout
    ça, il n'existait pas tous les outils dont on dispose aujourd'hui.
    J'ai fourré plein de codes dans un module :epkg:`pyquickhelper`
    qui m'aide à faire tourner tous les notebooks chaque semaine
    avec :epkg:`Jenkins` pour m'assurer qu'ils fonctionnent encore.
    Mais aujourd'hui, je vous dirais qu'il existe un outil pour
    à peu près tout car il est très probable que, quelque soit
    votre besoin, quelqu'un ait eu le même. Il suffit de chercher.
    

    ...




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    :title: Parallélisation avec pathos
    :date: 2020-05-04
    :keywords: pathos,livre,tutoriel
    :categories: module
    :rawfile: 2020/2020-05-04_reading.rst

    * `pathos <https://pypi.org/project/pathos/>`_
    * `interlap <http://brentp.github.io/interlap/>`_
    * `BayesianOptimization <https://github.com/fmfn/BayesianOptimization>`_,
      optimisation bayésienne en pure python
    
    Le livre suivant a l'air pas mal du tout :
    `Mastering Large Datasets with Python
    <https://www.manning.com/books/mastering-large-datasets-with-python>`_.
    

    ...




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    :title: Quelques vidéos de PyCon
    :date: 2020-05-01
    :keywords: pycon,conférences
    :categories: papers
    :rawfile: 2020/2020-05-01_pycon.rst

    Première vidéo à propos de "privacy" ou protection des données :
    `tensorflow_privacy <https://github.com/tensorflow/privacy>`_,
    `Practical privacy-preserving machine learning in Python
    <https://www.youtube.com/watch?v=NUk6QN02UxQ>`_.
    

    ...




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    :title: Worst case scenarios
    :date: 2020-04-08
    :keywords: tree,branch bound
    :categories: papers
    :rawfile: 2020/2020-04-08_paper.rst

    J'ai découvert les publications de
    `Maria-Florina Balcan <https://www.csd.cs.cmu.edu/people/faculty/maria-balcan>`_
    aujourd'hui. Un de ses axes de recherches est - je cite -
    **Analysis of Algorithms beyond the Worst Case**.
    Celui-ci propose une amélioration de la construction d'arbres
    utilisés pour optimiser la recherche d'éléments dans
    un espace vectoriel : `Learning to Branch
    <http://www.cs.cmu.edu/~ninamf/papers/learn-branch.pdf>`_.
    Je recommande aussi les livres cités sur la page de son cours :
    `Advanced Introduction to Machine Learning <http://www.cs.cmu.edu/~10715-f18/>`_.
    Parmi ceux que j'ai envie de lire :
    `The Power of Localization
    for Efficiently Learning Linear Separators with Noise
    <http://www.cs.cmu.edu/~ninamf/papers/ABL16_malicious_jacm.pdf>`_,
    `Data Driven Resource Allocation for Distributed Learning
    <http://www.cs.cmu.edu/~ninamf/papers/data-driven-resource-allocation.pdf>`_,
    `Learning Valuation Functions
    <http://www.cs.cmu.edu/~ninamf/papers/learn-vals.pdf>`_,
    `Dispersion for Data-Driven Algorithm Design, Online Learning, and Private Optimization
    <https://arxiv.org/pdf/1711.03091.pdf>`_.
    

    ...




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    :title: Articles
    :date: 2020-02-20
    :keywords: articles
    :categories: papers
    :rawfile: 2020/2020-02-24_review.rst

    La librairie `deslib
    <https://deslib.readthedocs.io/en/latest/index.html>`_
    implémente plusieurs algorithme de sélection de modèles
    sur des problèmes de classifications. Mais plutôt que
    de sélectionner un modèle ou un ensemble de modèle
    sur toutes la base, elle sélectionne les meilleurs
    modèles localement. On appelle cela la
    `sélection dynamique de classifieurs
    <https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1566253517304074>`_
    (voir :ref:`l-dynamic-selection-ml`).
    

    ...




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    :title: Kaggle...
    :date: 2019-12-05
    :keywords: exercice
    :categories: kaggle
    :rawfile: 2019/2019-12_05_kaggle.rst

    :epkg:`Kaggle` propose des sujets principalement
    académiques depuis quelques années. Est-ce une bonne
    source de données pour un projet étudiant ? Ca l'a été.
    Maintenant, les étudiants n'ont plus grand chose à faire
    pour sortir de ce qui a déjà été fait.
    Le sujet `soccer <https://www.kaggle.com/hugomathien/soccer>`_
    a été étudié sous toutes les coutures par beaucoup de gens qui
    laissent le fruit de leur travail sur le site. Un des derniers
    parus `Match Outcome Prediction Project
    <https://www.kaggle.com/airback/match-outcome-prediction-in-football>`_
    correspond à ce qu'on attend d'un futur datascientist.
    Il faudrait que je regarde ce que le site contient
    avant de me pencher sur le projet d'un étudiant qui a choisi
    ce jeu de données. Il serait possible de bannir *kaggle* de la
    liste des sources de données admissibles ou faire confiance
    aux étudiants. J'avoue qu'à leur âge, je ne lisais pas beaucoup,
    internet n'existait pas il est vrai. Mais ça m'amusait plus
    d'inventer mes propres trucs que de réutiliser ceux des autres
    qui marchaient pourtant bien. C'est comme ça que j'ai recodé
    plein de trucs inutiles pour le principe de faire quelque
    chose qui m'appartienne. Ou alors ça me paraissait plus
    simple d'inventer un truc nouveau que de comprendre le travail
    des autres.




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    :title: Notebook maintenance
    :date: 2019-09-21
    :keywords: exercice
    :categories: maintenance
    :rawfile: 2019/2019-09-21_issues.rst

    Je dis souvent en cours qu'un notebook pète tous les
    quinze jours. Le dernier :ref:`mltablemortaliterst`
    plante sur une instruction qui me fait penser que j'attendrais
    la prochaine version avant de me pencher dessus car je n'en
    comprends pas la logique. Je l'ai laissée avec une exception
    et j'ai ajouté une ligne équivalente mais très probablement
    moins efficace. Tout cela à cause de :epkg:`xarray`.
    Le monde open source est pavé de bonnes intentions.




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    :title: Créer un exécutable
    :date: 2019-06-15
    :keywords: setup,innosetup,pyinstaller
    :categories: installation
    :rawfile: 2019/2019-06-15_exe.rst

    On me pose parfois la question, comment
    faire pour créer son propre exécutable et ne
    pas avoir à installer python chez un client
    pour faire tourner ce qu'on a fait pour lui.
    Cet article y répond :
    `Making a Stand Alone Executable from a Python Script using PyInstaller
    <https://medium.com/dreamcatcher-its-blog/making-an-stand-alone-executable-from-a-python-script-using-pyinstaller-d1df9170e263>`_.
    

    ...





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