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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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Worst case scenarios

2020-04-08

J’ai découvert les publications de Maria-Florina 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. Je recommande aussi les livres cités sur la page de son cours : Advanced Introduction to Machine Learning. Parmi ceux que j’ai envie de lire : The Power of Localization for Efficiently Learning Linear Separators with Noise, Data Driven Resource Allocation for Distributed Learning, Learning Valuation Functions, Dispersion for Data-Driven Algorithm Design, Online Learning, and Private Optimization.

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Articles

2020-02-20

La librairie deslib 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 (voir Sélection dynamique de modèles).

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