Thomas a écrit 125 commentaires

J'achète mes portables reconditionnés chez Ecodair. Si on croit leur site, c'est socialement responsable.

Recul de un an pour l'instant, ça tient. Et le matos est nickel. Mon seul critère, c'est le poids, la batterie qui tient 3-4h et … c'est tout. Pour tout ce qui est perf, on a les serveurs.

My 2 cents.

Pas mal aussi, si on supporte Etienne Klein.

Podcast de Radio France, 1h, hebdomadaire.

Et si tu essayais avec un polynome de degré 5. Ou une exponentielle ?

Le point d'inflexion semble inventé par la sigmoïde.

Ah oui.

Les décideurs pressés, on les perd dès qu'on dépasse la régression linéaire. Ils demandent souvent à comprendre comment ça marche, au moins dans l'idée, et la difficulté consiste à leur donner une image à peu près correcte dans les noyer dans les maths. Dans les faits, ils décrochent au bout de 2-3 phrases. Ils achètent quelque chose qu'ils ne comprennent pas (comme d'hab ?).

Quand je parle de faiblesse intellectuelle, c'est une boutade.

Quand on ne veut pas comprendre ni expliquer, juste décrire ou reproduire, alors on peut faire appel à l'apprentissage automatique. Si on a assez de données et que les autres approches plus explicites ne marchent pas.

Je m'explique : les modèles ML sont souvent (pas toujours) des boîtes noires. On aura souvent du mal à expliquer pourquoi le modèle a pris telle décision plutôt que telle autre. Certains modèles sont sympathiques et permettent de faire du post-mortem (ex: modèles linéaires économes en paramètre type Lasso), alors que d'autres sont infects (neural nets en tête).

Lors les différents projets que l'équipe que j'encadre a faits, le choix du ML s'impose quand on ne peut pas faire autre chose. Je préfère largement faire des stats classiques (PCA en tête) que devoir se frapper des machins imbittables … souvent imbattables :)

Depuis 4-5 ans environ, juste après la bulle des Grosses Données.

Je complète ou réformule ce que dit jben plus haut : pourquoi vouloir caser du ML (machine learning) sur ce problème ?

Lea différents algorithmes de ML servent à déterminer et calculer les paramètres des modèles qu'on leur injecte. Soit les modéles sont explicites, soient ils sont implicites.

Les modèles explicites sont du type SIR présentés dans ce journal : on injecte de l'intelligence viq le modèle. Soit les modèles sont implicites, via le calcul de critères/indicateurs à partir des données brutes. Dans les deux cas, on applique ensuite une méthode qui va calculer les paramètres adéquats pour faire correspondre entrées et sorties.

Bref. Pas besoin de sortir du ML pour fixer quelques paramètres à partir d'un modèle intelligent, les méthodes usuelles (régression, moindres carrés etc) suffisent. On sort le ML quand on est infoutu de trouver un modèle intelligent. Pour caricature, je dirais qu'avoir recours à du ML c'est, quelque part, faire un aveu de faiblesse intellectuelle.

En effet : possible.
Mais a mes yeux moins probable que l'autre cas. Après,on pourrait en discuter, puisque qu'il est moins probable d'être infecté que de ne pas l'être.

Heureusement que les conversations sont enregistrées et analysées :/

Exactement.

Il suffit de regarder les papiers, pour s'en convaincre [0]. Et noter, par exemple, que la liste d'auteur est alphabétique.

[0] : https://iopscience.iop.org/article/10.3847/2041-8213/ab0c57

… et d'excellence, toujours.

Je vous remercie, les mollusques et les autres, pour vos commentaires et remarques !

Merci pour le lien.

J'ai eu la chance d'apprendre avec Logo - ou la tortue, je ne sais plus. Sur de vieilles machines montées en réseau, avec un clavier et des écrans couleurs. Ça remonte aux années 90, en CM1-2.

Honnêtement, j'avais adoré. Ce serait sympa de pouvoir faire de même avec ma petite, quand elle sera plus grande.

C'est assez monstrueux, non ?

C'est principalement composé de quoi, par pure curiosité ? Je doute que ce soit uniquement des bases bien rangées.

DLFP, premier sur les bots de forum, moules auto-apprenantes et autres utilisateurs virtuels dopés aux algos de machine learning !

Un plan machiavélique ourdi de longue date.
Bravo !

(il a un compte Cedric V ?)

Aucun souci avec leurs prestations, je m'en sers regulierement. Sur des setup basiques, sans perfs.

Et vous ?

Merci.
Meme question.

Reponse logique de 22h57: les medias l'ont decouvert. Ou autre bizarrerie psychologique typiquement humaine.

Va savoir, Edouard.

Une forme de talent.

Ca va surement changer avec la mise en application de la directive DSP2 par les banques (interoperabilité, donnees perso toussa).

Je ne sais pas, par contre, jusqu'ou remontera l'historique.

Et des maths. Et un mec qui connait le contexte des données sous le coude, ca aide.

Ca se fait bien à la main sous python.

Pas encore trouvé d'outil automagique plus pratique pour l'exploration de données. Ca existe peut-etre, cela dit.

Vous vous essayez au machine learning, maintenant, chez CloudW*tt ?

Il y a The Phoenix Project, dans le genre. Très bon.

Oui.

"Tenter" dans le sens : essayer avec les outils classiques et éprouvés. Passer à autre chose si les perfs bloquent.

J'ai l'impression que les DSI veulent caser du Hadoop partout, par principe. Ce qui est idiot.

Comme dit au dessus, si, les perfs comptent. Un traitement "temps-reel" n'implique pas les mêmes contraintes que du batch offline.

Ca depend ensuite de ce qu'on veut faire precisement, des évolutions previsibles, de la complexité à priori des traitements etc. Ex: si la taille de la base doit augmenter rapidement, il faut pouvoir faire grossir l'infrastructure sans tout chambouler.

Donc comme d'hab, je dirai : tenter les solutions classiques et éprouvées, genre pas de trucs exotiques à la noSQL, et si ça bloque vraiment, envisager les Hadoop/Spark etc. Ce qui permet aussi de quantifier les besoins humains.

Mes deux centimes

Quelle quantité de données à stocker ?
Quelles fonctionnalités attendues ?
Quelles perfs ?
Quelle infra ?

Bon, j'ai lu.
Pas jusqu'au bout, pas le temps.

En effet, il y a parfois confusion test/train, ce qui donne des scores de fou … normal.

De deux, je suis pas sur de la qualité du dataset de base. Faudrait voir s'il y a une qcq cohérence entre le contenu et la note. Fitter du bruit, ca doit donner du bruit. Ca manque cruellement de découverte/qualification des données d'entrées, padawan.

Mais bel effort :)

Et SGD != SVM.