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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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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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Ludwig, machine learning et réchauffement climatique

2019-02-20

Uber a sorti son module de machine learning ludwig (documentation) qui automatise plein de choses pour une catégorie de problèmes de machine learning classique et deep. Certains apprentissages peuvent être parallélisés avec mpi4py. J’ai fini sur le site de son auteur Ryan Abernathey qui étudie la circulation de l’eau autour du globe, ce qui m’a amené à Pangeo A community platform for Big Data geoscience et des jeux de données sur la Terre Pangeo Data Catalog ou encore le module xgcm qui pourrait être utile pour faire des simulations sur le réchauffement climatique.

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Découvrir de nouveaux modules

2016-10-01

La planète Python évolue très vite et il est quasiment impossible d’essayer tous les modules qu’on découvre voire même de les découvrir tout court. Une source assez fiable consiste à regarder la liste des packages présents dans les distributions WinPython ou Anaconda. De plus, lorsqu’un module est ajouté, cela signifie qu’il est assez abouti pour être distribué.

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