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Biblio : articles ajoutés récemment

2018-03-19

Dans Suggestions d’articles :

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Cheat Sheets et autres liens

2018-03-09

Je suis tombé sur ce site DataCamp. On y trouve des articles ou des liens vers des articles assez amusants et intéressants, Visualizing when I’m most productive during the day, 5 Fantastic Practical Natural Language Processing Resources, The 10 Algorithms Machine Learning Engineers Need to Know, A Diagram Editor for JupyterLab (jupyterlab-drawio). Cela m’a permis de découvrir l’article TypeScript vs. JavaScript: Should You Migrate Your Project to TypeScript?. Il y a également une liste de cheatsheets intéressantes : Data Science Cheat Sheets, et quelques astuces et tutoriels : Experts” Favorite Data Science Techniques. Un dernier module qui pourrait devenir intéressant : ray.

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turicreate

2018-03-01

Python est un langage et un environnement en constante mutation. Des packages ne sont plus maintenus, d’autres surgissent. Le dernier en date : turicreate. Il est développé par Apple et d’après ce que j’en comprends, il s’agit principalement de construire des modèles à installer sur leur téléphone. Certaines tâches comme la détection d’objects sont quasiment accessibles avec un simple copier/coller. A suivre donc même si ça ne marche que sous linux pour le moment (ou sous Windows avec WSL = Windows Linux Subsystem).

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mlxtend - tutorial sympathique - bootstrap

2018-02-08

Je viens de faire un petit tour sur la documentation de mlxtend et en particuler la liste des exemples : User Guide. Il y a le fameux graphe avec la base de données Iris qui représente les régions de décisions, le tout en une ligne : plot_decision_regions. La méthode bootstrap vaut aussi le détour.

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Calcul distribué en Python (CPU)

2018-01-28

Le langage Python est très lent. C’est pourquoi la plupart les calculs scientifiques sont implémentés en C++ ou tout autre alternative à mi-chemin comme Cython qui est presque un langage à part entière. La connaissance du C++ n’est pas indispensable mais elle facilite énormément la période d’apprentissage.

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Saves and reload a pytorch model

2018-01-07

Saving and loading a pytorch model is something which took me a couple of searches on internet so let’s write it out. So to save a model:

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Awesome quelque chose

2017-12-16

On voit de plus en plus d’exemples de repository GitHub qui références des listes d’articles ou de librairies qui sont awesome.

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C++ depuis un notebook

2017-12-02

Il est maintenant possible de faire du C++ dans un notebook : Interactive Workflows for C++ with Jupyter. Ce langage s’ajoute à l’incroyable liste déjà disponible : Jupyter kernels. Ce petit tour de force repose sur Cling, un interpréteur pour C++ et Xeus qui implémente le kernel. L’article mentionne d’autres outils très sympathiques. Parmi eux, xtensor qui permet le calcul numérique sous C++. mybinder permet de dockeriser un repository github.

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Resté informé sur le Deep Learning

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Cours de deep learning appliqués au NLP

2017-11-13

Stanford University School of Engineering met en ligne beaucoup de cours dont les suivants Natural Language Processing with Deep Learning. C’est l’état de l’art cette année.

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