"GNEUGNEU je suis DATA SCIENTIST je DOIS trouver le minimum GLOBAL""

Le 12 avril 2021 à 08:01:49 :
D'ailleurs l'op Finalement je go médecine en dépit de mon affection pour les maths

C'est un bon choix aussi

Bon chance

Le 12 avril 2021 à 08:02:46 :

Le 12 avril 2021 à 08:01:49 :
D'ailleurs l'op Finalement je go médecine en dépit de mon affection pour les maths

C'est un bon choix aussi

Bon chance

Mais je t'avoue que anaconda va me manquer ent

Le 12 avril 2021 à 08:05:07 :

Le 12 avril 2021 à 08:02:46 :

Le 12 avril 2021 à 08:01:49 :
D'ailleurs l'op Finalement je go médecine en dépit de mon affection pour les maths

C'est un bon choix aussi

Bon chance

Mais je t'avoue que anaconda va me manquer ent

Le Monty Python

Le 12 avril 2021 à 08:07:19 :
Si j'ai compris, en vulgarisant, que les NN sont des transformations successives des dimensions de l'espace d'origine de façon non-linéaire pour arriver à faire une prédiction de façon simple, est-ce que je suis dans le bon coté du spectre ?

Il y a plusieurs manières de voir la chose

Ça a l'air correct

Tu m'en vois ravi

D'ailleurs, des conseils à me donner pour ne pas être un singe qui utilise des algorithmes sans rien y connaître ? Je suis en M1 DS et j'ai fait une formation info avant, donc je sais que j'ai encore beaucoup de lacunes en math, et je comptais pousser jusqu'au doctorat dans des trucs plus théoriques (je me suis redécouvert un amour pour les math il y a peu). Du coup, mon plan actuel est d'étudier l'algèbre linéaire, les probas/stats et l'optimisation à fond pour cet été, plus un bouquin sur l'apprentissage supervisé de Stanford. C'est un bon début ou tu vois autre chose toi ?

Le 12 avril 2021 à 08:20:51 :
Tu m'en vois ravi

D'ailleurs, des conseils à me donner pour ne pas être un singe qui utilise des algorithmes sans rien y connaître ? Je suis en M1 DS et j'ai fait une formation info avant, donc je sais que j'ai encore beaucoup de lacunes en math, et je comptais pousser jusqu'au doctorat dans des trucs plus théoriques (je me suis redécouvert un amour pour les math il y a peu). Du coup, mon plan actuel est d'étudier l'algèbre linéaire, les probas/stats et l'optimisation à fond pour cet été, plus un bouquin sur l'apprentissage supervisé de Stanford. C'est un bon début ou tu vois autre chose toi ?

C'est très bien. Renseigne toi particulièrement sur les SVM, y a de bonnes intuitions maths / géométriques derrière, ça aide à progresser

Le 12 avril 2021 à 08:24:27 :

Le 12 avril 2021 à 08:20:51 :
Tu m'en vois ravi

D'ailleurs, des conseils à me donner pour ne pas être un singe qui utilise des algorithmes sans rien y connaître ? Je suis en M1 DS et j'ai fait une formation info avant, donc je sais que j'ai encore beaucoup de lacunes en math, et je comptais pousser jusqu'au doctorat dans des trucs plus théoriques (je me suis redécouvert un amour pour les math il y a peu). Du coup, mon plan actuel est d'étudier l'algèbre linéaire, les probas/stats et l'optimisation à fond pour cet été, plus un bouquin sur l'apprentissage supervisé de Stanford. C'est un bon début ou tu vois autre chose toi ?

C'est très bien. Renseigne toi particulièrement sur les SVM, y a de bonnes intuitions maths / géométriques derrière, ça aide à progresser

Merci mon bon clé, je reviendrais te voir lorsque j'aurais besoin de nouveau de tes saints conseils

Une opinion sinon sur l'état de l'IA/Data Science à l'heure d'aujourd'hui, dans le monde et en France ?

Le 12 avril 2021 à 08:29:31 :

Le 12 avril 2021 à 08:24:27 :

Le 12 avril 2021 à 08:20:51 :
Tu m'en vois ravi

D'ailleurs, des conseils à me donner pour ne pas être un singe qui utilise des algorithmes sans rien y connaître ? Je suis en M1 DS et j'ai fait une formation info avant, donc je sais que j'ai encore beaucoup de lacunes en math, et je comptais pousser jusqu'au doctorat dans des trucs plus théoriques (je me suis redécouvert un amour pour les math il y a peu). Du coup, mon plan actuel est d'étudier l'algèbre linéaire, les probas/stats et l'optimisation à fond pour cet été, plus un bouquin sur l'apprentissage supervisé de Stanford. C'est un bon début ou tu vois autre chose toi ?

C'est très bien. Renseigne toi particulièrement sur les SVM, y a de bonnes intuitions maths / géométriques derrière, ça aide à progresser

Merci mon bon clé, je reviendrais te voir lorsque j'aurais besoin de nouveau de tes saints conseils

Une opinion sinon sur l'état de l'IA/Data Science à l'heure d'aujourd'hui, dans le monde et en France ?

Le domaine est en très mauvais état. Les articles de basse qualité pullulent et 99.9% des chercheurs ne feront pas évoluer le milieu

Il faut trier les chercheurs sur le volet en se basant sur leurs compétences conceptuelles plutôt qu'algébriques et informatiques, bien que celles-ci soient nécessaires

Le privé possède de capacités 100 fois supérieures à celles du public (hors défense)

Le 10 avril 2021 à 19:59:39 :

Le 10 avril 2021 à 19:57:04 :
"De toute façon le ML/DL y a 0 maths à connaître xd"

La sélection arrive à grand sabots pour ce genre d'informaticien claqué au sol

Ne pas savoir inverser sous prior une équation non bijective

L'informaticien face aux MCMC : "xd c'est inutile, pourquoi je voudrais estimer des lois a posteriori en incorporant de la connaissance experte?"

L'école de co face aux MCMC : "lolilol c rigolo comme nom"

Le mathématicien face aux MCMC : "Gibbs m'a fait remporter 3 compét Kaggle sur une année et j'ai été pris à Google AI"

S.N.

Tes 6 premiers messages qui servent à dire que tu connais le théorème de Bayes (niveau lycée) et que tu connais tes cours d’algèbre linéaire de L2

Chapeau

Tellement désagréable ce topic

L'op est vraiment un déchet fait pas l'écouter..

Le ML ect peu être fait avec peu de connaissances en math juste utiliser les algos dans X ou Y cas ...

Je fais une thèse en IA et c'est comme ça ... Tu fais un truc appliqué d'informatique à des soucis réel .

0 BESOIN DE MATH 🌝

Le 12 avril 2021 à 08:43:20 :

Le 10 avril 2021 à 19:59:39 :

Le 10 avril 2021 à 19:57:04 :
"De toute façon le ML/DL y a 0 maths à connaître xd"

La sélection arrive à grand sabots pour ce genre d'informaticien claqué au sol

Ne pas savoir inverser sous prior une équation non bijective

L'informaticien face aux MCMC : "xd c'est inutile, pourquoi je voudrais estimer des lois a posteriori en incorporant de la connaissance experte?"

L'école de co face aux MCMC : "lolilol c rigolo comme nom"

Le mathématicien face aux MCMC : "Gibbs m'a fait remporter 3 compét Kaggle sur une année et j'ai été pris à Google AI"

S.N.

Tes 6 premiers messages qui servent à dire que tu connais le théorème de Bayes (niveau lycée) et que tu connais tes cours d’algèbre linéaire de L2

Chapeau

Le 12 avril 2021 à 08:46:20 :
Tellement désagréable ce topic

L'op est vraiment un déchet fait pas l'écouter..

Le ML ect peu être fait avec peu de connaissances en math juste utiliser les algos dans X ou Y cas ...

Je fais une thèse en IA et c'est comme ça ... Tu fais un truc appliqué d'informatique à des soucis réel .

0 BESOIN DE MATH 🌝

Premiers pondeurs d'articles désastreux

Le 10 avril 2021 à 20:08:16 :

Le 10 avril 2021 à 20:06:34 :
L'auteur c'est quoi les maths a connaître pour faire de l'AI ?

Bayésien, fréquentisme, probabilités, géométrie, processus stochastiques, algèbre linéaire, théorèmes de convergence, analyse réelle, équations différentielles

chaud putain j'ai besoin de trucs comme ça mais j'ai peur des maths

osef Data Scientist c'est pas Biostatisticien l'op stop te la raconter pour de la merde.
DS c'est un umbrella term, ca parle des data analyst aussi bien que des data engineer, tout depend de la maturite de ta boite.

Et kaggle c'est tout sauf des maths, c'est surtout de la carabistouille pour detecter les biais du training set.

Le 12 avril 2021 à 08:47:33 :

Le 12 avril 2021 à 08:43:20 :

Le 10 avril 2021 à 19:59:39 :

Le 10 avril 2021 à 19:57:04 :
"De toute façon le ML/DL y a 0 maths à connaître xd"

La sélection arrive à grand sabots pour ce genre d'informaticien claqué au sol

Ne pas savoir inverser sous prior une équation non bijective

L'informaticien face aux MCMC : "xd c'est inutile, pourquoi je voudrais estimer des lois a posteriori en incorporant de la connaissance experte?"

L'école de co face aux MCMC : "lolilol c rigolo comme nom"

Le mathématicien face aux MCMC : "Gibbs m'a fait remporter 3 compét Kaggle sur une année et j'ai été pris à Google AI"

S.N.

Tes 6 premiers messages qui servent à dire que tu connais le théorème de Bayes (niveau lycée) et que tu connais tes cours d’algèbre linéaire de L2

Chapeau

Le 12 avril 2021 à 08:46:20 :
Tellement désagréable ce topic

L'op est vraiment un déchet fait pas l'écouter..

Le ML ect peu être fait avec peu de connaissances en math juste utiliser les algos dans X ou Y cas ...

Je fais une thèse en IA et c'est comme ça ... Tu fais un truc appliqué d'informatique à des soucis réel .

0 BESOIN DE MATH 🌝

Premiers pondeurs d'articles désastreux

J'ai pondu un article en conf qu'il soit desatreux ou non je m'en branle en fait .

Il a passé la review . De tout manière personne le lira jamais 🌝

On s'en branle de faire avancer le domaine c'est pas ça qui va te rapporter du pognon

Ouais, j'avais ouïe dire de certains articles en renforcement où ils ont traficoté avec la couleur des courbes pour arriver à une conclusion positive alors que leur algorithme ne marchait pas du tout dans les faits, et j'avais un peu l'impression aussi que le milieu est dans un état étrange de stagnation alors c'était to the moon il y a 10-15 ans

Autre question : est-ce qu'il y a de la matière à faire au niveau théorique, particulièrement au niveau des NN, ou ces domaines seront toujours cloitrés à l'empirisme quant à la recherche ?

Le 12 avril 2021 à 08:49:14 :
osef Data Scientist c'est pas Biostatisticien l'op stop te la raconter pour de la merde.
DS c'est un umbrella term, ca parle des data analyst aussi bien que des data engineer, tout depend de la maturite de ta boite.

Et kaggle c'est tout sauf des maths, c'est surtout de la carabistouille pour detecter les biais du training set.

C'est pour ça que Google, Facebook comme Sanofi ne recrutent que des matheux

Le golem face à la première équation en entretien : :surprisedpikachuface:

Le 12 avril 2021 à 08:50:02 :
Ouais, j'avais ouïe dire de certains articles en renforcement où ils ont traficoté avec la couleur des courbes pour arriver à une conclusion positive alors que leur algorithme ne marchait pas du tout dans les faits, et j'avais un peu l'impression aussi que le milieu est dans un état étrange de stagnation alors c'était to the moon il y a 10-15 ans

Autre question : est-ce qu'il y a de la matière à faire au niveau théorique, particulièrement au niveau des NN, ou ces domaines seront toujours cloitrés à l'empirisme quant à la recherche ?

IA winter le domaine est mort 🌝

Donc bon chacun publie ses merdes.

Perso mon credo c'est le seeding d'algo génétique en me moment.

Petite planque trkl

Le 10 avril 2021 à 20:19:36 :
Perso j'ai fait master en maths spé data science avec full maths d'ingé mais au taf je fais que de l'extraction et nettoyage de données avec sql et des régressions avec python et de la dataviz avec tableau. Comme quoi ça sert à rien les maths en data science

This bordel