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Introduction à la programmation (sketch)

2022-09-07

Xavier Dupré - http://www.xavierdupre.fr

Présentation

• Avant l’ENSAE, programmation en classes préparatoires, Informatique en CPGE

  • concepts de base, tests, boucles, fonctions

  • calcul matriciel

  • notion de quelques algorithmes

  • langage python

• Après l’ENSAE

  • réalisation de nombreux projets en python

  • plus grande culture algorithmique, graphes, algorithmes probabilistes

  • notion d’ingénierie logicielle

  • tests unitaires

  • notion de processeur, CPU, GPU

  • manipulations des données

• Selon les options

  • langages plus bas niveau C/C++

  • autres langages, javascript pour les sites web, SQL pour les bases de données, R pour les statistiques

  • SAS…

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Introduction à la programmation (sketch)

2021-09-08

Présentation

• Programmation en classes préparatoires, Informatique en CPGE

  • architecture d’un ordinateur

  • base du langage python

  • arbre binaire, graphes

  • algorithme, parcours de graphe, distance d’édition, diviser pour régner, programmation dynamique

• Langages haut niveau, bas niveau

  • C/C++

  • Rust

  • Javascript, Python, matlab…

• Pythonmachine learning

  • datascience, deep learning = python

  • automatisation, site web

  • Python populaire (travails, universités)

  • interfaçage avec C++

• Pratique

  • Trouver le plus court chemin d’une station de métro à une autre ? –> plus court chemin dans un graphe

  • Même question en tenant compte des temps de changement de ligne ?

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Articles à lire, computing

2021-09-02

Accelerating deep learning (hardware)

• Google’s AI Processor’s (TPU) Heart Throbbing Inspiration

• An in-depth look at Google’s first Tensor Processing Unit (TPU)

Accelerating deep learning (algorithm)

• triton

• deepspeed

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Articles à lire, graphes, distance

2021-08-28

Quelques liens autour des graphes, distances entre graphes.

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Articles à lire - JMLR

2021-07-29

Assurance, ML

• Predicting Drought and Subsidence Risks in France

• Collaborative Insurance Sustainability and Network Structure

• Autocalibration and Tweedie-dominance for Insurance Pricing with Machine Learning

• A new GEE method to account for heteroscedasticity, using asymmetric least-square regressions

JMLR

• Finite-sample Analysis of Interpolating Linear Classifiers in the Overparameterized Regime

• LassoNet: A Neural Network with Feature Sparsity

• Bandit Convex Optimization in Non-stationary Environments

• A General Framework for Adversarial Label Learning

• Non-parametric Quantile Regression via the K-NN Fused Lasso

• Towards a Unified Analysis of Random Fourier Features

• Online stochastic gradient descent on non-convex losses from high-dimensional inference

• Explaining Explanations: Axiomatic Feature Interactions for Deep Networks

• LocalGAN: Modeling Local Distributions for Adversarial Response Generation

• Prediction against a limited adversary

• Sparse Tensor Additive Regression

• RaSE: Random Subspace Ensemble Classification

• Asynchronous Online Testing of Multiple Hypotheses

• FLAME: A Fast Large-scale Almost Matching Exactly Approach to Causal Inference

• Single and Multiple Change-Point Detection with Differential Privacy

• Simple and Fast Algorithms for Interactive Machine Learning with Random Counter-examples

• On Multi-Armed Bandit Designs for Dose-Finding Clinical Trials

• Consistent estimation of small masses in feature sampling

• On Multi-Armed Bandit Designs for Dose-Finding Clinical Trials

python

• river: online machine learning

• mvlearn

• pykeen

• POT (Python Optimal Transfer)

• giotto-tda (topological machine learning)

• Pykg2vec

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Article à lire, assurance

2021-07-21

• Collaborative Insurance Sustainability and Network Structure

• Autocalibration and Tweedie-dominance for Insurance Pricing with Machine Learning

• Estimating Inequality Measures from Quantile Data

• Données Agrégées et Variables Compositionnelles : Note Méthodologique

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Article à lire - reinforcement learning

2021-07-11

Causal Reinforcement Learning using Observational and Interventional Data

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Prédire l’occupation des vélib

2015-05-19

C’est un article sur une façon d’exploiter les données d’un service de vélos dans une grande ville : Predicting Occupancy Trends in Barcelona’s Bicycle Service Stations Using Open Data. Modèle ARIMA et Random Forest.

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