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Installer theano et un compilateur C++¶
2017-08-20
epkg:theano est un module difficile à installer car il utilise une compilation C++ pour optimiser les calculer que le programmeur demmande. Cela veut dire qu’il fait appel à un compilateur C++ pour convertir des instructions Python en un code qui s’exécute rapidement. Les portables ont peu souvent des processeurs GPU mais rien n’empêche de développer un programme de deep learning en CPU d’abord. C’est plus facile sous Linux (ou sous Windows Subsystem for Linux. Il suffit d’installer g++ :
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PyData Seattle - des idées à prendre¶
2017-08-03
Les vidéos de la conférence sont en ligne et il y a toujours de bonnes idées à prendre : PyData Seattle 2017. Quelques modules à suivre : Scattertext, pomegranate. Un dernier module qui montre que toutes les grandes boîtes ont leur outil de machine learning. catboost est optimisé pour la construction de forêt d’arbres sur des variables catégorielles tout comme Facebook avait sorti le sien sur le texte fasttext. Enfin, un champ que je connais moins, z3, un outil de preuve systématique, qui pourrait servir un jour à traiter des données.
Cheat Sheets¶
2017-06-24
Quand quelqu’un s’amuse à regrouper plusieurs cheat sheets au même endroit, il faut absolument garder le lien quelque part, Essential Cheat Sheets for Machine Learning and Deep Learning Engineers, et son répertoire GitHub. C’est une façon très simple d’attirer pas mal de monde au même endroit car cela nous évite pas mal d’aller retour vers un moteur de recherche.
Performance du langage Python¶
2017-02-25
C’est un article de blog assez concis et clair qui dévoile une partie de ce que cache un langage interprété comme Python : Cost of abstractions.
Combiner des random forest¶
2017-02-15
C’est une astuce que m’ont fait découvrir deux étudiants dans leur projet associé au cours de troisième année Eléments logiciels pour le traitement des données massives. Ils ont utilisé une propriété rendue possible par l’implémentation des random forest de scikit-learn : il est possible de construire une random forest issue de l’assemblage de deux random forest. De là à paralléliser l’apprentissage d’une random forest, il n’y a qu’un pas. L’article en question : Combining random forest models in scikit learn.
Un module pour calculer des indicateurs financiers¶
Annoter des images¶
2017-01-05
Construire une application qui reconnaît des images implique qu’on sache localiser un visage et le reconnaître. Pour appendre, il faut disposer d’une base images annotées ou labellisées dans lesquelles on connaît l’information à trouver. Voici l’image tirée de wikipédia : Détection de visage.
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Deviner l’encoding d’un fichier¶
Ecrire un test unitaire pour Flask¶
2016-12-01
Utiliser flask n’est pas si compliqué (voir 2A.eco - Débuter avec Flask). Et puis une fois qu’on a terminé, on souhaite écrire des tests unitaires pour vérifier que cela ne casse pas. Cela veut dire créer un second thread qui va faire tourner le site web et surtout l’arrêter quand on n’en a plus besoin. La suite est à lire sur cette page Site Web, exemple avec Flask.
Tranformer les variables catégorielles et contrastes¶
2016-11-30
Certains modèles de machine learning requiert de transformer les variables catégorielles en variables numériques. Il existe plusieurs façons de faire cela : Patsy: Contrast Coding Systems for categorical variables. Les extensions de scikit-learn incluent un module qui fait cela aussi mais façon scikit-learn : category_encoders implémente les transformations suivantes :
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