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Auteur | Sujet : [Topic Unique] Machine Learning & Data Science |
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Rasthor | Reprise du message précédent : Message édité par Rasthor le 02-10-2017 à 00:47:25 |
Publicité | Posté le 02-10-2017 à 00:47:18 |
o_BlastaaMoof_o | Une base de données, c'est pas forcément plus complexe...
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Bébé Yoda |
fusion_sadam :D |
--------------- On sait pas trop quoi dire dans des circonstances pareilles... |
fusion_sadam :D |
--------------- On sait pas trop quoi dire dans des circonstances pareilles... |
o_BlastaaMoof_o |
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Tidom |
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o_BlastaaMoof_o | Bah sinon MATLAB, un fichier CSV, readtable et zou terminé |
Rontgen | Ah voilà, je me demandais quand est-ce que tu allais parler de MATLAB |
Publicité | Posté le 02-10-2017 à 23:48:33 |
Tidom |
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Bébé Yoda |
J'ai tout appris sur MATLAB puis utilisé pendant longtemps (1998/2013) en gros. C'est un très bon outil, et même si je suis passé à python depuis quelques temps je comprends que c'est quand même moins pratique |
zairo |
Bébé Yoda |
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Rasthor |
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Bébé Yoda |
Profil supprimé | Posté le 06-10-2017 à 18:26:11 Bonjour, si des personnes sont intéressées par des formations spécialisés dans le machine learning /data science.
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Profil supprimé | Posté le 12-10-2017 à 21:57:24
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Profil supprimé | Posté le 14-10-2017 à 19:14:15
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Rontgen | Il faut être plus précis si tu veux qu'on t'aide |
rogermajax | Quelle méthode pour entraîner ton réseau ? Si ta méthode a des hyper paramètres, tu as essayé différents réglages? |
Bébé Yoda | Ça vient pas de l'initialisation des coefs? |
Rontgen |
Par contre si ton erreur c'est celle sur l'ensemble d'apprentissage, c'est pas normal qu'elle remonte dans la figure 3, le gradient doit avoir un problème |
Rontgen | - Attention à l'initialisation des poids, l'écart-type de la loi normale peut jouer un role important (il y a des heuristiques pour le choisir, par exemple http://philipperemy.github.io/xavier-initialization/ )
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Rontgen | Tu as plein de ressources en ligne sur ca, je t'en ai donné une deja dans mon message précédent
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Nufeu | Salut les gars, j'essaye de coder l'algorithme Stochastic variance reduced gradient sur python, et je n'y arrive, il ne converge pas du tout ...
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Rontgen | Le code a pas l'air faux, par rapport a la slide; mais leur ligne avec le premier bullet point m'étonne, j'aurais plutot vu un truc genre Message édité par Rontgen le 16-10-2017 à 14:21:02 |
Publicité | Posté le |
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