2018-03-12 OpenFoodFacts et Google Summer of Code
La belle aventure de OpenFoodFacts continue. Elle fait partie des élus de Google Summer of Code. C'est un beau projet qui a permis de construire une base de données sur de nombreux produits alimentaires dans le monde entier. Si vous souhaitez connaître la qualité de ce que vous achetez, les produits équivalents mais sans additifs, c'est là qu'il faut aller. Les données sont accessibles et chacun peut imaginer une application. Et OpenFoodFacts cherche à automatiser la collecte et l'enrichissement de cette base. Vous trouverez de nombreux défis à résoudre : Student projects/GSOC/Proposals et certains requièrent l'utilisation du deep learning. Parfait pour un stage.
2018-03-03 onnx
onnx est un outil qui permet de convertir des modèles de deep learning venant de plusieurs librairies différentes dans un format commun. Cela d'une certaine façon de passer d'une librairie à l'autre mais aussi de pouvoir exécuter des prédictions sur un système différent de celui ayant servi à l'apprentissage. Ordinateur, tablettes, téléphones, objets connectés... C'est l'idée. Apprendre sur un ordinateur dédié à cette usage et optimisé pour cela et prédire sur une machine de moindre puissance mais plus adaptée. onnxmltools étend la liste des librairies à celle du machine learning classique, comme bien évidemment scikit-learn. Et il se trouve que j'y ai contribué.
Cela m'a permis de redécouvrir le site de chainer qui a récemment évolué et casser quelques-uns de mes tests vérifiant mes supports de cours. Le design est similaire à celui de pytorch mais la partie GPU a été placée dans un module séparé cupy qui s'apparente à un numpy pour GPU. Je garde malgré tout une préférence pour le premier même si l'installation sous Windows est encore assez confuse et repose soit sur votre propre compilation soit sur celle disponible ici : anaconda/peterjc123. cupy est disponible quant à lui sur le site Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages.
03/07 : les modèles convertis par ONNX deviendra très bientôt facilement utilisables sur Windows 10 : ONNX Models to be Runnable Natively on 100s of Millions of Windows Devices.
2017-04-26 dotAI
J'ai passé l'après-midi à la conférence dotAI. J'ai vu neuf présentations aux théâtres des variétés. Un lieu insolite pour ce genre d'événements. J'ai pris quelques notes que j'ai intégrées aux références du cours que je donne à l'ENSAE. C'est pourquoi vous les trouverez sous la forme d'un commit dotAI.
Le deep learning était la star de la conférence. La moitié des orateurs ont parlé de transfer learning. Je terminerai par deux librairies javascript reinforcejs et synaptic qui ne sont pas aussi puissantes que les outils disponibles en python mais plus vivants depuis une page web.
Bref, ce post est plus m'inciter à y retourner l'année prochaine que pour vous.
2016-02-05 Yann Le Cun au collège de France
Yann Le Cun au collège de France. Pour ceux qui découvrent : La leçon d’un maître de l'intelligence artificielle au Collège de France ou sur France Culture Le "Deep Learning", ou l'apprentissage profond des machines.
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Xavier Dupré
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