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Transformation digitale

2021-09-11

A découvrir…

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article

Lecture sur le machine learning et autres…

2021-09-11

Arthur Charpentier, lectures

Une conséquence de l’épidémie…

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Introduction à la programmation (sketch)

2021-09-08

Présentation

• Programmation en classes préparatoires, Informatique en CPGE

  • architecture d’un ordinateur

  • base du langage python

  • arbre binaire, graphes

  • algorithme, parcours de graphe, distance d’édition, diviser pour régner, programmation dynamique

• Langages haut niveau, bas niveau

  • C/C++

  • Rust

  • Javascript, Python, matlab…

• Pythonmachine learning

  • datascience, deep learning = python

  • automatisation, site web

  • Python populaire (travails, universités)

  • interfaçage avec C++

• Pratique

  • Trouver le plus court chemin d’une station de métro à une autre ? –> plus court chemin dans un graphe

  • Même question en tenant compte des temps de changement de ligne ?

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article

Articles à lire, computing

2021-09-02

Accelerating deep learning (hardware)

• Google’s AI Processor’s (TPU) Heart Throbbing Inspiration

• An in-depth look at Google’s first Tensor Processing Unit (TPU)

Accelerating deep learning (algorithm)

• triton

• deepspeed

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Articles à lire, graphes, distance

2021-08-28

Quelques liens autour des graphes, distances entre graphes.

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Articles à lire - JMLR

2021-07-29

Assurance, ML

• Predicting Drought and Subsidence Risks in France

• Collaborative Insurance Sustainability and Network Structure

• Autocalibration and Tweedie-dominance for Insurance Pricing with Machine Learning

• A new GEE method to account for heteroscedasticity, using asymmetric least-square regressions

JMLR

• Finite-sample Analysis of Interpolating Linear Classifiers in the Overparameterized Regime

• LassoNet: A Neural Network with Feature Sparsity

• Bandit Convex Optimization in Non-stationary Environments

• A General Framework for Adversarial Label Learning

• Non-parametric Quantile Regression via the K-NN Fused Lasso

• Towards a Unified Analysis of Random Fourier Features

• Online stochastic gradient descent on non-convex losses from high-dimensional inference

• Explaining Explanations: Axiomatic Feature Interactions for Deep Networks

• LocalGAN: Modeling Local Distributions for Adversarial Response Generation

• Prediction against a limited adversary

• Sparse Tensor Additive Regression

• RaSE: Random Subspace Ensemble Classification

• Asynchronous Online Testing of Multiple Hypotheses

• FLAME: A Fast Large-scale Almost Matching Exactly Approach to Causal Inference

• Single and Multiple Change-Point Detection with Differential Privacy

• Simple and Fast Algorithms for Interactive Machine Learning with Random Counter-examples

• On Multi-Armed Bandit Designs for Dose-Finding Clinical Trials

• Consistent estimation of small masses in feature sampling

• On Multi-Armed Bandit Designs for Dose-Finding Clinical Trials

python

• river: online machine learning

• mvlearn

• pykeen

• POT (Python Optimal Transfer)

• giotto-tda (topological machine learning)

• Pykg2vec

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Article à lire, assurance

2021-07-21

• Collaborative Insurance Sustainability and Network Structure

• Autocalibration and Tweedie-dominance for Insurance Pricing with Machine Learning

• Estimating Inequality Measures from Quantile Data

• Données Agrégées et Variables Compositionnelles : Note Méthodologique

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Article à lire - reinforcement learning

2021-07-11

Causal Reinforcement Learning using Observational and Interventional Data

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DGML, open.data.gouv pour le machine learning

2021-06-10

Jusqu’à présent, UCI était le premier réflexe pour obtenir un jeu de données propres et ne nécessitant aucune inscription pour obtenir le jeu comme sur Kaggle. L’Etat français vient de faire de même avec DGML ou Data Gouv pour le Machine Learning. Ce sera dorénavant mon premier réflexe avant de retourner à mes vieilles habitudes.

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scikit-learn mooc

2021-06-02

Le consortium scikit-learn a travaillé à l’élaboration d’un MOOC : Machine learning in Python with scikit-learn. Le contenu offline de ces cours sont aussi accessibles sur github : Scikit-learn course.

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