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Un module pour annoter les données

2019-05-24

Le machine learning supervisé a besoin de données labellisées. Sans label, pas d’apprentissage, quand il n’y en a pas, il faut les fabriquer. C’est long, fastidieux mais on apprend beaucoup on labellisant ses données, il arrive souvent qu’on change la façon de le faire en les regardant. Toutefois, il faut le faire un jour. Je n’ai pas essayé l’outil suivant mais il pourrait aider : SMART.

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Quelques modules intéressants

2019-05-20

Une liste de modules à suivre. Un benchmark sur pandas pour commencer : Fast-Pandas. On voit que en deça de 10.000 lignes, l’ordinateur passe son temps surtout dans le code python. Après, il fait enfin un peu de calcul.

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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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Problème avec spacy

2019-02-18

Et voilà comment on peut perdre quelques heures à comprendre pourquoi un notebook qui fonctionnait ne fonctionne plus. C’est l’erreur que j’ai depuis quelques semaines déjà pour laquelle je ne peux pas vraiment mettre à jour certains modules sans rencontrer l’erreur suivante :

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Pipeline et processeur

2019-01-16

Trois liens différents vers trois articles qui parlent tous du même sujet : Why use an FPGA instead of a CPU or GPU?, Why use an FPGA instead of a CPU or GPU? (Quora), Why Use an FPGA Instead of a CPU or GPU? (News). On y apprend que le FGPA est plus lent que le CPU et GPU, ou plus précisément qu’un cycle d’exécution du FGPA est plus lent. En revanche, dans ce cycle, on peut y mettre plus d’instructions. Le dernier article cite un chiffre : le FGPA est 10 plus lent mais un cycle peut contenir 20 fois plus d’instructions qu’un CPU. Le dernier article compare les forces et faiblesses de plusieurs approches : FPGA vs CPU vs GPU vs Microcontroller: How Do They Fit into the Processing Jigsaw Puzzle?. FGPA permet d’aller plus vite mais il faut s’y connaître un peu pour les obtenir.

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Mars : calcul distribué en python

2019-01-16

mars est un projet open source depuis 15 jours et qui permet de faire des calculs sur ds matrices en grande dimension. Il est supporté par Alibaba : Alibaba Open-Sources Mars to Complement NumPy. Les performances ont l’air intéressantes même si mon premier essai sur un produit scalaire montre que des vecteurs de tailles humaines, numpy restent difficile à battre.

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Spacy ressources

2019-01-11

Le moyen le plus simple pour installer les ressources linguistiques de spacy est d’exécuter la commande suivante pour la langue souhaitée :

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Exercices de scrapping

2019-01-09

Le site contient quelques notebooks à propos du scraping. Je distingue souvent deux niveaux de difficultés. Le plus simple est d’utiliser une API REST. On récupère alors des informations formatées prêtes à être utilisées. Ces API sont souvent stables mais nécessitent de s’authentifier.

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Des articles intéressants

2018-12-09

Je retombe parfois sur ce site medium et il propose quelques articles intéressant pour qui veut apprendre à manipuler les données. Quelques articles trouvés sur cet agrégateur : Markov Chain Monte Carlo in Python, Interpretable Machine Learning with XGBoost, An End-to-End Project on Time Series Analysis and Forecasting with Python, The 2018 Web Developer Roadmap. Le dernier montre quelques bizarreries des outils de traduction automatique : Introduction and main issues of Neural Machine Translation. Un dernier pour la route sur les déformations d’informations principalement sur facebook : France might be losing its first big information war. Un paragraphe étudie les heures de parutions des articles ou réponses pur montrer que les auteurs n’ont pas grand chose à voir avec les informations qu’ils relaient. Il est difficile d’être anonyme sur Internet… oui mais on peut noyer sa propre identité au milieu de plein d’autres tout à fait fausses, comme on peut noyer la vérité au milieu d’articles quelque peu déformés.

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