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page de blog - 5/13
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    :title: Visualisation de modèles
    :date: 2018-07-12
    :keywords: netron
    :categories: articles
    :rawfile: 2018/2018-07-12_ml.rst

    `Netron <https://github.com/lutzroeder/Netron>`_ : cet outil n'explique pas vraiment
    mais permet de visualiser des modèles de machine learning.
    C'est un pas dans la bonne direction, il semble assez populaire
    sur GitHub. Il est sans doute amené à évoluer
    (référencé dans :ref:`l-interpretabilite-ml`).
    `VisualDL <https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL>`_
    est un outil similaire dédié au deep learning.
    

    ...




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    :title: Quelques articles à lire
    :date: 2018-07-03
    :keywords: matrix factorization,category encoder
    :categories: articles
    :rawfile: 2018/2018-07-03_articles.rst

    Lectures d'été.
    

    ...




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    :title: Deep learning dans un autre projet
    :date: 2018-07-02
    :keywords: ensae_teaching_dl
    :categories: deep learning
    :rawfile: 2018/2018-07-02_split.rst

    Les notebooks de deep learning devenaient difficiles
    à maintenir dans le même projet, les librairies
    dépassent souvent la centaine de mégaoctets
    et allongeaient considérablement le temps d'exécution
    des tests unitaires. Ils ont désormais leur
    propre projet :epkg:`ensae_teaching_dl`.




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    :title: QuBit
    :date: 2018-06-18
    :keywords: QuBit
    :categories: biblio
    :rawfile: 2018/2018-06-18_qubit.rst

    Un jour il faudra sans doute coder en
    `QuBit <https://fr.wikipedia.org/wiki/Qubit>`_ ou
    bit quantique. Voici un lien vers une petite introduction :
    `Quantum Computing for Everyone - Part I: Classical vs. Quantum Computing <https://www.codeproject.com/Articles/1182179/Quantum-Computing-for-Everyone-Part-I-Classical-vs>`_.




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    :title: Microsoft Research Open Data
    :date: 2018-06-18
    :keywords: open data
    :categories: data
    :rawfile: 2018/2018-06-25_microsoft.rst

    *Microsoft* a mis en ligne des jeux de données
    aux tailles conséquentes :
    `Microsoft Research Open Data <https://msropendata.com/>`_.
    Le jeu suivant
    `Comprehensive 2012 Election Tweets <https://msropendata.com/datasets/84ddcf73-d4ee-4955-a2d5-e0ff775fd5d8>`_
    contient 700 Mo de tweets ou celui-ci
    `Kinect Gestures <https://msropendata.com/datasets/27be4b01-e2cf-46ea-add6-ac77a1f61616>`_
    qu'on ne peut pas trouver ailleurs.




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    :title: Ajout de références
    :date: 2018-06-13
    :keywords: références
    :categories: biblio
    :rawfile: 2018/2018-06-13_new.rst

    Dans :ref:`l-td2a-reinforcement-learning` :
    

    ...




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    :title: FATE: Fairness, Accountability, Transparency, and Ethics
    :date: 2018-05-25
    :keywords: FATE,éthique,fairness
    :categories: FATE
    :rawfile: 2018/2018-05-25_FATE.rst

    Le :ref:`l-ml2a-mlethical` est un sujet qui
    revient sur le devant de la scène en témoigne cet article
    `Microsoft is developing a tool to help engineers catch bias in algorithms <https://venturebeat.com/2018/05/25/microsoft-is-developing-a-tool-to-help-engineers-catch-bias-in-algorithms/>`_
    ou celui-ci
    `Fairness Flow: Facebook builds new system for AI neutrality <https://www.hindustantimes.com/tech/fairness-flow-facebook-builds-new-system-for-ai-neutrality/story-BDkWKOrDDnaywuDVJokB9N.html>`_.
    Voici quelques sites à suivre pour voir ce qu'il se
    passe dans le domaine :
    

    ...




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    :title: Programmation quantique
    :date: 2018-05-03
    :keywords: quantique,qubit,quantique
    :categories: biblio
    :rawfile: 2018/2018-05-03_quantum.rst

    J'ai toujours comprendre comment la programmation
    quantique fonctionnait, avec les
    `qubit <https://fr.wikipedia.org/wiki/Qubit>`_.
    Quand j'aurais le temps, je lirai sans doute ceci :
    `Quantum Algorithm Implementations for Beginners <https://arxiv.org/pdf/1804.03719.pdf>`_.
    Un autre article intéressant :
    `Geometrical Insights for Implicit Generative Modeling <https://arxiv.org/pdf/1712.07822.pdf>`_.
    Et quelques autres :
    `Robust Sum MSE Optimization for Downlink Multiuser MIMO Systems with Arbitrary Power Constraint: Generalized Duality Approach <https://arxiv.org/pdf/1311.6433.pdf>`_,
    `Why We (Usually) Don’t Have to Worry About Multiple Comparisons <http://www.stat.columbia.edu/~gelman/research/published/multiple2f.pdf>`_.
    

    ...




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    :title: Ajout de références
    :date: 2018-04-27
    :keywords: nmt
    :categories: biblio
    :rawfile: 2018/2018-04-27_new.rst

    Je découvre plus de sujets qui suscite ma curiosité
    que je pourrais jamais un jour en traiter.
    Voici le dernier : :ref:`l-mld2a-ad`.




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    :title: Reconstruction 3D
    :date: 2018-04-16
    :keywords: nmt
    :categories: biblio
    :rawfile: 2018/2018-04-16_3drec.rst

    C'est un sujet compliqué pour lequel il existe
    des solutions simples comme :epkg:`opencv` :
    `Depth Map from Stereo Images <http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_calib3d/py_depthmap/py_depthmap.html>`_.
    `meshalb <http://www.meshlab.net/>`_ permet de visualiser
    les objets à facette. Un site qui recense plein de problématique
    en 3D : `3D-Machine-Learning <https://github.com/timzhang642/3D-Machine-Learning>`_.
    `Pascal VOC <http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/>`_
    est un format très utilisé pour annoter les objets à
    reconnaître dans une image.
    Il existe un module :epkg:`python` capable de les écrire,
    `pascal-voc-writer <https://pypi.python.org/pypi/pascal-voc-writer>`_,
    pour les lire
    `pascal-voc-python <https://github.com/mprat/pascal-voc-python>`_,
    un outil pour labelliser
    `Label-Annotation-VOC-Pascal <https://github.com/manhcuogntin4/Label-Annotation-VOC-Pascal>`_.





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