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

Le 10 avril 2021 à 21:03:43 :

Le 10 avril 2021 à 21:00:37 :

Le 10 avril 2021 à 19:52:52 :
"kNN c'est à chier et c'est naïf"

"Y a aucune garantie théorique à un NN"

OK Pucelin

J'ai pas lu le reste du topic mais aux dernières nouvelles les réseaux de neurones niveau théorie à part des travaux sur des cas très spécifiques on est loin du compte. Non?

https://fr.m.wikipedia.org/wiki/Th%C3%A9or%C3%A8me_d'approximation_universelle

Ça concerne des réseaux avec une seule couche cachée et ça ne donne aucune garantie quant à la généralisation du réseau de ce que j'ai compris. Ça dit juste que le réseau peut potentiellement approximation toute fonction sur un compact, mais rien sur la fonction qu'il finira par choisir après l'entraînement.

Travailler en startup c'est avoir renoncé à être un mâle alpha

Travailler sur de l'info plutôt que des maths c'est avoir renoncé à sa liberté

Préférer un algorithme à un autre pour tous les problèmes c'est avoir renoncé à tout bon sens

Le 10 avril 2021 à 21:06:55 :
J'ai une page wikipedia sur l'alphabet Grec ouverte en permanence pour suivre ma formation, c'est mauvais signe ou pas ?

Non, c'est normal

Le 10 avril 2021 à 21:07:58 :

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"kNN c'est à chier et c'est naïf"

"Y a aucune garantie théorique à un NN"

OK Pucelin

J'ai pas lu le reste du topic mais aux dernières nouvelles les réseaux de neurones niveau théorie à part des travaux sur des cas très spécifiques on est loin du compte. Non?

https://fr.m.wikipedia.org/wiki/Th%C3%A9or%C3%A8me_d'approximation_universelle

Ça concerne des réseaux avec une seule couche cachée et ça ne donne aucune garantie quant à la généralisation du réseau de ce que j'ai compris. Ça dit juste que le réseau peut potentiellement approximation toute fonction sur un compact, mais rien sur la fonction qu'il finira par choisir après l'entraînement.

La fonction dépend de l'optimiseur

Si l'optimiseur est très bon il trouvera une fonction dont les paramètres permettent d'approcher le minimum global de la perte

Voir les résultats passionnants en optimisation non convexe et non lisse

Le 10 avril 2021 à 21:08:22 :
Es-tu en thèse l'auteur ?

C'est exact

Le 10 avril 2021 à 21:10:51 :

Le 10 avril 2021 à 21:08:22 :
Es-tu en thèse l'auteur ?

C'est exact

Quelle année ? Ca se passe comment les TD avec les facs fermées, t'es payé quand même ou tu perds les ~300€/mois ?

Le 10 avril 2021 à 21:05:06 :

Le 10 avril 2021 à 21:01:02 :

Le 10 avril 2021 à 20:57:11 :

Le 10 avril 2021 à 20:53:05 :

Le 10 avril 2021 à 20:37:12 :

Le 10 avril 2021 à 20:35:07 :
On peut passer d'un M1 MIDS au MVA ?
Quels sont les M1 à faire pour aller en M2 MVA ? (maths et/ou info je sais mais lesquels ?)

M1 mids: https://master.math.univ-paris-diderot.fr/annee/m1-mi/

M1 à UPMC, Saclay ou Dauphine

Diderot c'est OK si tu choppes 17 de moyenne

Ya Descartes qui marche aussi mais faut être dans le top deux de la promo

Édit : tu penses quoi du MMA de Descartes d'ailleurs, c'est pas vraiment de l'IA plus de l'image par contre

Bien pour pratiquer sur le ring, moins bien pour faire des maths sérieuses

Non sans rigoler, ca reste très bien et largement suffisant à condition d'être passionné

Ayaaa
Ya vraiment des X/ENS qui trouvent rien après leur bullshut diplôme ?

Oui

La sélection est, et restera naturelle, en effet. Et pourtant si près du but.

Sinon on en parle des golems qui veulent faire de l'IA ou de finance quantitative, pour seul prétexte que ça marche bien et que c'est a la mode.
Sérieux, les profs du MVA par exemple, quand ils étaient eux même étudiant dans les années 90, est ce qu'ils se sont dirigés vers l'IA parceque c'était à la mode ?

Le 10 avril 2021 à 21:11:07 :
Au fait, peux-tu préciser pourquoi tu dis que Lê n'a pas compris la p-value ?

C'est un peu abusif de ma part, mais quand j'avais regardé sa vidéo sur demande d'un de mes étudiants, il aborde le concept d'une manière très suspecte bien qu'il donne la bonne définition à un moment. En gros, au cours de sa diatribe, il y a + ou - une contradiction

Le 10 avril 2021 à 21:10:29 :

Le 10 avril 2021 à 21:07:58 :

Le 10 avril 2021 à 21:03:43 :

Le 10 avril 2021 à 21:00:37 :

Le 10 avril 2021 à 19:52:52 :
"kNN c'est à chier et c'est naïf"

"Y a aucune garantie théorique à un NN"

OK Pucelin

J'ai pas lu le reste du topic mais aux dernières nouvelles les réseaux de neurones niveau théorie à part des travaux sur des cas très spécifiques on est loin du compte. Non?

https://fr.m.wikipedia.org/wiki/Th%C3%A9or%C3%A8me_d'approximation_universelle

Ça concerne des réseaux avec une seule couche cachée et ça ne donne aucune garantie quant à la généralisation du réseau de ce que j'ai compris. Ça dit juste que le réseau peut potentiellement approximation toute fonction sur un compact, mais rien sur la fonction qu'il finira par choisir après l'entraînement.

La fonction dépend de l'optimiseur

Si l'optimiseur est très bon il trouvera une fonction dont les paramètres permettent d'approcher le minimum global de la perte

Voir les résultats passionnants en optimisation non convexe et non lisse

Oui mais le souci n'est pas tant d'approcher le minimum global de la perte du dataset d'entraînement que de s'assurer que cette perte minimal pourra être généralisé sur un dataset de test.

Il y'a beaucoup de travaux récents sur le sujet mais on est encore loin de la solution

Le 10 avril 2021 à 21:11:43 :

Le 10 avril 2021 à 21:10:51 :

Le 10 avril 2021 à 21:08:22 :
Es-tu en thèse l'auteur ?

C'est exact

Quelle année ? Ca se passe comment les TD avec les facs fermées, t'es payé quand même ou tu perds les ~300€/mois ?

Je suis très bien payé, je fais ma thèse CIFRE dans un organisme de la défense

Le 10 avril 2021 à 21:13:32 :

Le 10 avril 2021 à 21:10:29 :

Le 10 avril 2021 à 21:07:58 :

Le 10 avril 2021 à 21:03:43 :

Le 10 avril 2021 à 21:00:37 :

Le 10 avril 2021 à 19:52:52 :
"kNN c'est à chier et c'est naïf"

"Y a aucune garantie théorique à un NN"

OK Pucelin

J'ai pas lu le reste du topic mais aux dernières nouvelles les réseaux de neurones niveau théorie à part des travaux sur des cas très spécifiques on est loin du compte. Non?

https://fr.m.wikipedia.org/wiki/Th%C3%A9or%C3%A8me_d'approximation_universelle

Ça concerne des réseaux avec une seule couche cachée et ça ne donne aucune garantie quant à la généralisation du réseau de ce que j'ai compris. Ça dit juste que le réseau peut potentiellement approximation toute fonction sur un compact, mais rien sur la fonction qu'il finira par choisir après l'entraînement.

La fonction dépend de l'optimiseur

Si l'optimiseur est très bon il trouvera une fonction dont les paramètres permettent d'approcher le minimum global de la perte

Voir les résultats passionnants en optimisation non convexe et non lisse

Oui mais le souci n'est pas tant d'approcher le minimum global de la perte du dataset d'entraînement que de s'assurer que cette perte minimal pourra être généralisé sur un dataset de test.

Il y'a beaucoup de travaux récents sur le sujet mais on est encore loin de la solution

C'est exact, comme je le précise dans le titre

Si ton nombre d'individus est infini tu n'as néanmoins pas besoin de tester l'algo, stat fréq oblige

Le 10 avril 2021 à 21:11:59 :

Le 10 avril 2021 à 21:05:06 :

Le 10 avril 2021 à 21:01:02 :

Le 10 avril 2021 à 20:57:11 :

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On peut passer d'un M1 MIDS au MVA ?
Quels sont les M1 à faire pour aller en M2 MVA ? (maths et/ou info je sais mais lesquels ?)

M1 mids: https://master.math.univ-paris-diderot.fr/annee/m1-mi/

M1 à UPMC, Saclay ou Dauphine

Diderot c'est OK si tu choppes 17 de moyenne

Ya Descartes qui marche aussi mais faut être dans le top deux de la promo

Édit : tu penses quoi du MMA de Descartes d'ailleurs, c'est pas vraiment de l'IA plus de l'image par contre

Bien pour pratiquer sur le ring, moins bien pour faire des maths sérieuses

Non sans rigoler, ca reste très bien et largement suffisant à condition d'être passionné

Ayaaa
Ya vraiment des X/ENS qui trouvent rien après leur bullshut diplôme ?

Oui

La sélection est, et restera naturelle, en effet. Et pourtant si près du but.

Sinon on en parle des golems qui veulent faire de l'IA ou de finance quantitative, pour seul prétexte que ça marche bien et que c'est a la mode.
Sérieux, les profs du MVA par exemple, quand ils étaient eux même étudiant dans les années 90, est ce qu'ils se sont dirigés vers l'IA parceque c'était à la mode ?

On en parle pas assez, mais ils vont être sélectionnés et dépressifs/suicidés

Le 10 avril 2021 à 21:15:05 :

Le 10 avril 2021 à 21:13:32 :

Le 10 avril 2021 à 21:10:29 :

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Le 10 avril 2021 à 19:52:52 :
"kNN c'est à chier et c'est naïf"

"Y a aucune garantie théorique à un NN"

OK Pucelin

J'ai pas lu le reste du topic mais aux dernières nouvelles les réseaux de neurones niveau théorie à part des travaux sur des cas très spécifiques on est loin du compte. Non?

https://fr.m.wikipedia.org/wiki/Th%C3%A9or%C3%A8me_d'approximation_universelle

Ça concerne des réseaux avec une seule couche cachée et ça ne donne aucune garantie quant à la généralisation du réseau de ce que j'ai compris. Ça dit juste que le réseau peut potentiellement approximation toute fonction sur un compact, mais rien sur la fonction qu'il finira par choisir après l'entraînement.

La fonction dépend de l'optimiseur

Si l'optimiseur est très bon il trouvera une fonction dont les paramètres permettent d'approcher le minimum global de la perte

Voir les résultats passionnants en optimisation non convexe et non lisse

Oui mais le souci n'est pas tant d'approcher le minimum global de la perte du dataset d'entraînement que de s'assurer que cette perte minimal pourra être généralisé sur un dataset de test.

Il y'a beaucoup de travaux récents sur le sujet mais on est encore loin de la solution

C'est exact, comme je le précise dans le titre

Si ton nombre d'individus est infini tu n'as néanmoins pas besoin de tester l'algo, stat fréq oblige

Sinon tu comptes continuer en France post-doc? Rester en académie ou tenter une GAFAM/Nvidia/etc.?

Le 10 avril 2021 à 21:17:07 :

Le 10 avril 2021 à 21:15:05 :

Le 10 avril 2021 à 21:13:32 :

Le 10 avril 2021 à 21:10:29 :

Le 10 avril 2021 à 21:07:58 :

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Le 10 avril 2021 à 21:00:37 :

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"kNN c'est à chier et c'est naïf"

"Y a aucune garantie théorique à un NN"

OK Pucelin

J'ai pas lu le reste du topic mais aux dernières nouvelles les réseaux de neurones niveau théorie à part des travaux sur des cas très spécifiques on est loin du compte. Non?

https://fr.m.wikipedia.org/wiki/Th%C3%A9or%C3%A8me_d'approximation_universelle

Ça concerne des réseaux avec une seule couche cachée et ça ne donne aucune garantie quant à la généralisation du réseau de ce que j'ai compris. Ça dit juste que le réseau peut potentiellement approximation toute fonction sur un compact, mais rien sur la fonction qu'il finira par choisir après l'entraînement.

La fonction dépend de l'optimiseur

Si l'optimiseur est très bon il trouvera une fonction dont les paramètres permettent d'approcher le minimum global de la perte

Voir les résultats passionnants en optimisation non convexe et non lisse

Oui mais le souci n'est pas tant d'approcher le minimum global de la perte du dataset d'entraînement que de s'assurer que cette perte minimal pourra être généralisé sur un dataset de test.

Il y'a beaucoup de travaux récents sur le sujet mais on est encore loin de la solution

C'est exact, comme je le précise dans le titre

Si ton nombre d'individus est infini tu n'as néanmoins pas besoin de tester l'algo, stat fréq oblige

Sinon tu comptes continuer en France post-doc? Rester en académie ou tenter une GAFAM/Nvidia/etc.?

Bien sûr que je continuerai en France

Partir à l'étranger est un rêve de futur dreamer qui n'a ni passion ni foi en des valeurs

Et pourtant les offres abondent, mais jamais je ne trahirai ce pays, bien que je regrette son évolution