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Bluffer les modèles de machine learning

2020-10-14

Je suis tombé sur cette vidéo qui parle des façons de duper les modèles de machine learning comme ceux utilisés dans les caméras de surveillance, les voitures Tesla. Et je ne peux pas résister aux chercheurs qui disent aimer les maths avec autant de plaisir, Don’t Red Team AI Like a Chump, et son auteure : Ariel Herbert-Voss.

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Packages glanés au fil des lectures

2020-10-05

  • DESlib : assembler différents modèles de machine learning

  • pyts : classification de séries temporelles

  • tslearn : dynamic time warping, classification, clustering, plus proches voisins, étude de sous-séquences

  • GraKeL : algorithmes sur les graphes, plus court chemin, marches aléatoires, méthodes à noyaux

  • scikit-network : de nombreux algorithmes comme PageRank, Louvain, …

  • pyDML : apprentissage de distances métriques

  • metric-learn : apprentissage de distances métriques

Deux articles intéressants pour optimiser les calculs :

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Un article simple sur le profiling

2020-09-24

Un article simple sur plusieurs écriture de la même fonction de façon de plus en plus efficace : Understanding the FFT Algorithm.

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Schéma de données de modélisation de risques

2020-08-10

Je suis tombé dessus par hasard : RDOS. Ce ne sont pas des données mais des schémas de données qui permettent de modéliser différents risques financiers liés à la propriétés. Cela donne des idées pour qui voudrait faire quelque chose dans ce sens. Ce ne sont pas des données, mais ça donne une idée des données qu’il faudrait aller chercher.

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Plagiat

2020-08-08

Je suis tombé dessus par hasard : pycode_similar. Je n’ai pas essayé.

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Online machine learning

2020-07-09

A découvrir : creme pour faire de l’online machine learning (streaming).

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In a sprint from home

2020-06-23

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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Outils pour trucs chiants

2020-06-19

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 pyquickhelper qui m’aide à faire tourner tous les notebooks chaque semaine avec 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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Parallélisation avec pathos

2020-05-04

Le livre suivant a l’air pas mal du tout : Mastering Large Datasets with Python.

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Quelques vidéos de PyCon

2020-05-01

Première vidéo à propos de « privacy » ou protection des données : tensorflow_privacy, Practical privacy-preserving machine learning in Python.

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