L'article commence par une présentation de ces méthodes, son fonctionnement, son utilisation, ses propriétés et finit par un véritable bestiaire des extensions existantes à l'époque et leur utilisation dans l' pour les jeux. L'article est un peu ancien, mais même pour comprendre Alpha Go, il constitue un excellent point de départ.

Et voici mon ! Je sais que j'ai pas mal parlé de Monte Carlo Tree Search, mais je voulais aussi vous partager cet excellent article de revue de la littérature sur le sujet. Si vous voulez comprendre MCTS, implémenter, savoir quelles sont les extensions à cet algorithme, vous pouvez commencer par là.
researchgate.net/publication/2

C'est du gagnant gagnant : l'entreprise profite d'une image innovante, qui ne manquera pas de séduire les candidats en quête de postes dans le domaine et elle garde un œil (et un certain pouvoir de décision) sur les priorités du développement. En contrepartie, elle permet à la bibliothèque de se développer en mettant à disposition des scientifique et (on l'imagine) des fonds.

Quelques nouvelles de sci kit learn, la grande bibliothèque python d'apprentissage automatique: Fujitsu lab rejoint le consortium, et participera au développement de la bibliothèque.
actuia.com/actualite/communaut

Bon, je sais que les gens d'ici sont pas copains avec Twitter mais la discussion est riche et très, très cool donc je la partage quand même ;-)

On m'a demandé de partager les ressources que je connaissais en SHS et en philo, je me dis que ça peut servir. Pour ceux qui ne sont pas viscéralement anti Twitter, les réponses des autres interlocutrices/interlocuteurs sont sans doute plus pertinentes que les miennes donc je vous recommande de jeter un œil (et de les suivre). Pour les autres, j'ai récupéré une extraction du fil (le lien vers le tweet est sur la page) : threadreaderapp.com/thread/119

On connaît assez peu l'ONERA hors des organismes de recherche et de défense. Un constat alarmant sur un institut pourtant essentiel à l'innovation pour la défense. Je trouve ce constat problématique, mais j'espère et je suppose que la mise en place de l'Agence Innovation Défense et le renforcement de l'European Defence Agency paliera un peu ces soucis…
latribune.fr/entreprises-finan

A good example of what can happen when you trust engineer: we received the best expertise prize (the hackaton was about ). A big thanks to the organizers for those two incredible days and to Michael Fazio, who provided a priceless help on the bot!

Last week, three workmates, Claire Laudy, Johann Dreo, Bruno Marcon and I took part to the Thales Inner Source hackaton. Within the two days of the project, we managed to create two python modules on vote and ensemble methods for machine learning, a flask server to allow third part to use the voting module, and a chatbot to vote for the winner (or anything else 😉).

C'est l'histoire d'un #chat...

Dimanche 10 novembre, une dame et sa fille arrivent au refuge. La maman est désemparée, elle a trouvé un chat. Un européen. Tigré. Comme des milliers. Il est maigre, il boite, il a au moins un plomb dans le corps.
Mais il est forcément à quelqu'un puisqu'il a un collier anti-puces.
Elle ne sait pas quoi faire.

⬇️ ⬇️ ⬇️

On a implémenté ça avec des collègues pour un hackaton (avec pleins d'autres choses) et… on a gagné un prix 🙌
mamot.fr/users/cburon/statuses

Beaucoup de papiers se sont intéressés à ces méthodes, qui sont particulièrement robustes, mais peu de sont intéressés au type de vote utilisé. Et c'est ce que fait cet article. Les auteurs ont testé quatre types de vote et ont regardé les résultats… et on voit apparaître des différences de résultats ! Comme quoi, les questions de vote n'ont pas d'effet que sur la vie politique, elles peuvent aussi en avoir sur le ML !

Par exemple, on a cinq classifieurs, et une image d'animal pouvant être un chat ou un chien. Deux prédisent qu'il s'agit d'un chien et trois un chat. La méthode d'ensemble prédira alors l'alternative ayant le plus de voix, le chat.

Aujourd'hui, je vous parle d'un article de 2017, qui traite à la fois de vote et d'apprentissage automatique . Les méthodes d'ensemble (sont dont par exemple partie les random forest), consistent à prendre plusieurs classifieurs et agréger leur prédictions, par exemple en utilisant un vote,le bulletin de vote étant leur prédiction.

Je connaissais déjà les positions de Jean-Gabriel Ganascia, j'ai donc été particulièrement intéressé par les remarques de Marine Al Dahdah, pourtant sur le travail et ses conditions dans les pays du Sud. L'interview dure en tout une petite heure et demi, remet en perspective le "travail du clic" dans le contexte historique du micro travail notamment. À écouter, vraiment.

Pour en revenir à l'interview de Casilli, je la trouve vraiment bien. Elle prend le temps de laisser l'auteur s'exprimer sur le sujet. Ici, en dehors des références (qui sont résumées), ce que dit l'auteur reste extrêmement accessible. L'interview est conduite par deux chercheurs : Jean-Gabriel Ganascia et Marine Al Dahdah.

Pour rappel, Antonio Casilli est un sociologue qui s'intéresse au travail derrière l'. Il vient de sortir un livre sur le sujet, En attendant les robots, Enquête sur le travail du clic aux éditions du Seuil et est donc allé en parler au centre Alexandre Koyré, un labo qui s'intéresse aux perspectives d’histoire sociale et culturelle des science et techniques. Si vous ne les connaissez pas, je vous recommande de vous renseigner, c'est très intéressant.

Je sais que je vous en ai déjà parlé plusieurs fois mais j'apprécie beaucoup le travail d'Antonio Casilli. Je vous avais parlé de l'article qui a écrit avec Paola Tubaro. Aujourd'hui, je vous parlee de son interview au centre Alexandre Koyré.
caktus.hypotheses.org/1175

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