2016-06-10 Lectures et algorithmes un vendredi
Je commencerai par le plus facile : Dans la vallée de la Bièvre, la crue et les inondations ont été contenues. En bref, 18 km de rivière sont régulées par des vannes commandées par un algorithme. Et cela a fonctionné.
Côté programmation, TensorFlow commence à faire des petits. En voici un : tflearn qui propose une API Python différente pour les fonctionnalités de TensorFlow. De fil en aiguille, on remonte jusqu'au compte GitHub de l'auteur pour tomber sur des exemples avec TensorFlow et un autre site Machine Learning & Deep Learning Tutorials. C'est sans doute un peu moins poli que celui-ci Free Kaggle Machine Learning Tutorial for Python. Ensuite, CVXPY est un module qui permet de faire de l'optimisation convexe avec ou sans contrainte. Pour fermer cette parenthèse, je vous suggère de retourner sur Kaggle avec le script de la semaine May 2016: Scripts of the Week, February 2016: Scripts of the Week.
Pour finir, quelques articles très récents. Le premier pour comprendre comment fonctionnent les enchères sur internet Learning Algorithms for Second-Price Auctions with Reserve. Le second pour avoir envie de faire autre chose que de la sélection de variables : Structure-Leveraged Methods in Breast Cancer Risk Prediction. Le troisième parce que j'ai toujours eu envie d'étudier les sessions des utilisateurs d'un moteur de recherche d'une façon différente : A Gibbs Sampler for Learning DAGs. DAG veut dire directed acyclic graph. Le quatrième parce que je suis curieux : Consistent Distribution-Free K -Sample and Independence Tests for Univariate Random Variables. Le cinquième pour le titre : Learning Using Anti-Training with Sacrificial Data". Enfin, dans les sujets en vogue, l'apprentissage par renforcement : Thompson sampling et An Information-Theoretic Analysis of Thompson Sampling.
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Xavier Dupré
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