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Article à lire - reinforcement learning#
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.
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.
Performance#
2021-05-03
Quelques articles sur la performance.
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Quelques modules intéressants#
2021-04-23
Le module permet de tracer des graphes comme matplotlib bashplotlib mais en mode ascii, très pratique pour ceux qui travaillent en ligne de commande. Sinon, il y a toujours l’extension de Visual Studio VS Code Remote Development qui permet de coder en local avec une machine distante comme machine de calcul.
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Articles, liens, code efficaces#
pandas en plus rapide#
Ethique, fairness, machine learning#
2021-02-02
La recherche dans le domaine du machine learning éthique est assez disparate. Je suis tombé sur cet article An overview of some available Fairness Frameworks & Packages qui reprend différentes approches sur le sujet. Il contient de nombreux liens vers des articles sur le sujet. Il existe de nombreux outils pour mesurer le côté éthique d’un modèle, voire d’apprendre un modèle de façon éthique. La plupart du temps, c’est l’initiative d’un ou plusieurs chercheurs qui arrêtent leur effort de maintenance une fois leur article publié.
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Lectures, mise en production#
2021-02-01
J’ai créé ce notebook pour Algo - simulation COVID pour introduire les modèles épidémiologiques, sujets que j’ai abordés durant mes cours cette année. Cela m’a aidé à mieux anticiper les décisions liées à la gestion de l’épidémie du COVID et les élèves étaient curieux.
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Quelques lectures…#
2020-12-06
Interpreation
Efficiency
Survival Analysis
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