Saupin Guillaume

Saupin Guillaume

24 article(s)
Articles de l'auteur

Gradient Boosting : une introduction

Magazine
Marque
GNU/Linux Magazine
Numéro
256
Mois de parution
mars 2022
Spécialité(s)
Résumé

Lorsqu’il s’agit de résoudre des problèmes de Machine Learning sur données tabulées, c’est-à-dire issues de base de données relationnelles ou de fichiers de type CSV, les grandes gagnantes sont les méthodes de Gradient Boosting. Pour preuve, XGBoost, LightGBM, ou encore CatBoost se retrouvent généralement en tête des meilleurs algorithmes dans les concours de type Kaggle. Dans cet article, nous allons entrer dans le détail de leur fonctionnement, à l’aide de code, pour en cerner toutes les subtilités.

Exploiter des modèles préentraînés

Magazine
Marque
GNU/Linux Magazine
HS n°
Numéro
117
Mois de parution
novembre 2021
Spécialité(s)
Résumé

Il existe en ligne quelques réseaux de neurones profonds, préentraînés, qui ouvrent la voie de l’utilisation de ces réseaux complexes, sans avoir recours à d’énormes fermes de calcul ni à de gigantesques bases de données qualifiées. Comment y accéder, les utiliser, et surtout les plier à nos besoins ? Nous verrons deux approches : le paradigme réseau de neurones et XGBoost.

Un bon framework IA, ça fait tout, c’est d’ailleurs à ça qu’on les reconnaît !

Magazine
Marque
GNU/Linux Magazine
HS n°
Numéro
117
Mois de parution
novembre 2021
Spécialité(s)
Résumé

Réussir un projet d’IA nécessite de maîtriser bien des aspects de la datascience, de la collecte des données au déploiement d’un modèle, en passant par la visualisation, le preprocessing, l’exploration, l’expérimentation... Disposer d’un bon framework n’est pas indispensable, mais ça aide bien.

Découvrez la programmation différentiable

Magazine
Marque
GNU/Linux Magazine
Numéro
246
Mois de parution
mars 2021
Spécialité(s)
Résumé

La programmation différentiable est une nouvelle façon de penser la programmation. Le principe consiste à considérer tout un programme comme une fonction qu’on puisse différentier, et donc optimiser. Nous allons construire dans cet article les outils de base pour ce faire, et présenter la librairie JAX, qui facilite la tâche.

L'apprentissage par renforcement pour créer des bots autonomes

Magazine
Marque
GNU/Linux Magazine
Numéro
216
Mois de parution
juin 2018
Spécialité(s)
Résumé

Pour créer des programmes capables de résoudre des problèmes sans leur avoir donné de méthode précise, il faut nécessairement faire appel au machine learning. Quand il s'agit d'apprendre en explorant un environnement, on passe au reinforcement learning, sujet de cet article.