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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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Lectures sur Map Reduce, algorithme distribués

2017-11-10

Il arrive parfois de faire quelques trouvailles, des articles bien écrits qu’on se surprend à penser qu’il n’est plus besoin de préparer un support écrit. C’est le cas de cet article de blog MapReduce Patterns, Algorithms, and Use Cases. Je recommande également la lecture des autres articles de ce blog : Highly Scalable Blog. J’ai trouvé cette référence en parcourant les supports de cours de Roxana Geambasu comme Distributed Systems Fundamentals.

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