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Un problème d’optimisation pour optimiser un calcul matriciel¶
2020-11-18
Je suis tombé par hasard sur le package opt-einsum qui est utilisé par tensorflow pour optimiser le calcul de la fonction numpy.einsum. En lisant la documentation, j’ai abouti à l’article : Faster identification of optimal contraction sequences for tensor networks, cet article s’intéresse à l’implémentation optimale de réaliser une opération de type einsum.
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Cours de statistiques descriptives, machine learning…¶
2020-11-02
Quelques articles sur l’épidémie :
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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.
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.
Plagiat¶
2020-08-08
Je suis tombé dessus par hasard : pycode_similar. Je n’ai pas essayé.
Online machine learning¶
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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