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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…#

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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…#

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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.

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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.

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Plagiat#

2020-08-08

Je suis tombé dessus par hasard : pycode_similar. Je n’ai pas essayé.

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Online machine learning#

2020-07-09

A découvrir : creme pour faire de l’online machine learning (streaming).

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