jeudi 7 octobre 2021
« The quest to control nuclear fusion goes on, and the biggest tokamak (toroidal chamber with magnetic coils) yet to come for the ITER project comes with many challenges, that computer science, and more precisely HPC and deep learning tries to tackles.  »
lundi 7 juin 2021
« In this 'The Guardian' interview, Kate Crawford teases her book 'Atlas of AI', and raise a lot of questions about today's 'AI'.  »
lundi 19 avril 2021
« Un grand nombre d'algorithmes d'apprentissage machine ne se comportent pas bien si les variables étudiées ont des échelles très différentes. Cette articles fait un tour d'horizon des différentes techniques de mise à l'échelle (feature scaling) disponibles dans scikit-learn.  »
mercredi 10 mars 2021
« Des exemples de biais sexistes et racistes, ses effets pervers, mais aussi des exemples de correction.  »
lundi 25 janvier 2021
« Les matrices de très grandes dimensions posent généralement des problèmes de traitement importants. Quand elles sont creuses (contiennent principalement des valeurs nulles) certaines difficultés peuvent être souvent surmontées en utilisant des représentations adéquates. Le présent tutoriel fait un tour d'horizon des moyens offerts par SciPy pour travailler avec des matrices creuses (sparse matrix) en mettant l'accent sur les applications dans les champ de l'apprentissage machine (machine learning).  »
jeudi 8 octobre 2020
« Après une courte introduction à la gestion des extensions dans Jupyterlab, l'article présente une vingtaine d'extensions dont le champ d'application dépasse le domaine de l'apprentissage machine (Machine Learning) pour répondre à des besoins aussi divers que le debugging, le monitoring système, gestion de versions (via git) etc.  »
lundi 28 septembre 2020
« La préparation des données pour être utilisées efficacement dans un projet d'apprentissage machine (Machine Learning) n'a rien d'évident et constitue une partie non négligeable de l'effort à fournir sur un projet. Cet article constitue une bonne introduction en matière.  »
mercredi 15 novembre 2017
«  Contrairement aux résultats produits par les algorithmes classiques, ceux produits par les réseaux de neurones sont difficiles, parfois impossibles à analyser et à justifier. Cet article se penche sur les implications éthiques et juridiques de cette réalité.  »