Reprise du message précédent :

 
On fait du KNN pour vendre un voyage à Dunkerque à Dylan et une régression linéaire multiple pour forecaster les stocks de BN chez Carrefour mais on est MALE ALPHA    
 
On est ingesclave full virginité mais on se sent MALE ALPHA  

Quand le dialogue est rompu rien ne vaut l'octogone.  Déferlantes de Frappes!    
 
Nan sérieusement, pourquoi chercheur serait forcément mieux?
On invente une nouvelle ACP par mini batch gaussian mixture, dont on ne peut parler à aucun de ses proches mais on se sent INTERIEUREMENT SUPERIEUR.

Et donc tu as choisi un domaine pointu dans l'informatique, en pleine évolution, et pour lequel des nouveaux frameworks apparaissent tous les ans  

 
C'est pas mieux
 
Mais croire qu'être ingé c'est être male alpha... Ton pote doit pas aller souvent sur JVC pour penser ça    
 
Si le mot "ingésclave" existe c'est pas pour rien  

Octogone?  

Tain ça fait pas rêver le ML avec vos smileys

Parce que faire du webmarketing quantitatif ça te fait rêver?    
 
Vendre un dildo J&M à Nanard parce qu'il vient de se taper son pornal quotidien sur XNXX ça te fait rêver?  
 
Faire du Tableau toute la journée pour faire des reportings "JEUNES et DISRUPTIFS" ça te fait rêver?  
 
Le French Dream quoi

Nouveau M2 à Paris 6 : Algorithmes et apprentissages

Il fera sa première rentrée en septembre 2019. Officiellement c'est bi-master maths-infos, en pratique c'est la moitié des UE du M2 Stats + 2-3 matières d'infos.

Je vois pas très bien comment tu peux te retrouver à postuler à ce master et ne te reconnaître dans aucune des catégories proposées

ca fait pas moins rêver que faire des pie charts et des slides qui veulent rien dire en consulting ou remplir des cases excel avec des calculs pas plus compliqués que division/addition en banque d'affaires

Après, le ML, ça a quand même d'autres applications plus sexys que ca  

Pour changer de registre, DeepMind Alphastar qui 10-0 des joueurs de Starcraft, c'est impressionnant.
(Bon meme si c'est que TLO et Mana, et qu'il gagne principalement avec de la micro de stalkers ).

Ils jouent encore ces deux-là !?
Ces pseudos issus d'une autre époque...

Je mettrais le StatsML en 2 derrière le MVA perso

https://deepmind.com/blog/alphastar [...] rcraft-ii/

Est ce que vous avez des exemples de métiers qui combineraient les domaines du "deep learning" (en gros) et ceux de l'industrie mécanique ?
J'ai une formation ingénieur généraliste à dominante mécanique et je voulais savoir si une mini reconversion pourrait être intéressante, ou non.

Oui bien sur.
Exemple 1: utilisation dalgos de computer vision pour inspection automatique des pièces (e.g. Fissures)
Exemple 2: grosse boîte de PLM/CAD qui amélioré ses outils pour des suggestions en live pendant que l'utilisateur construit son modèle.

Dans les deux cas les experts métiers et chefs de projets travaillent avec des profils plus spécialisés en deep learning

Pour les exemples que tu cites je n'aurais pas vraiment de valeur ajouté par rapport à une personne uniquement spacialisée dans le deep learning.
On continue de voir certains côté de l'industrie mais de loin.

A priori ce serait plus le domaine de la robotique qui conviendrait non ?

L'ingénierie mécanique et le deep Learning (software engineering) sont de toutes façons des disciplines très différentes. Donc soit tu as un profil spécialiste (et en effet tu devras surtout être bon en deep learning), soit un poste plus transversal / project management

Et justement sur les postes transversaux (ou a composante commerciale aussi par exemple), la connaissance métier peut-être une excellente plus-value

Quelqu'un pour un avis CV ?
J'ai un profil batard entre data engineer et data Scientist

Tu fais 2 CV, un axé DS et un axé DE en fonction de l'offre a laquelle tu réponds.

Je peux jeter un coup d'oeil si tu veux

Vous savez la différence entre le data architect et l'architecte Big Data

 
il y a une "big" différence entre les deux !!

En fait dans la formation ils parlent pas de l'architecte big data mais juste de l'architecte data. Hors je vois les posts de o_BlastaaMoof_o qui dit être architecte Data mais ce qu'il fait correspond plus au Data Engineer expliqué dans la formation . Pour ça que je me permets de poser la question .
 
Le cours vient de ce mec
 
https://www.linkedin.com/learning/i [...] ncent-isoz

 
Ça reste quand même très axé Citroën comme débouchés !

Dis que t'aimes la cuisine.  

Et pas un 3ème axé bâtard ?
 

Prépare un algo en python de classification d’image à partir d’une base de donnée libre et tu l’amène à l’entretien ?

Je peux regarder si tu veux.  
 
Après je t’avoue que je sais pas ce que tu préfères mettre dedans.  
 
Je dirais de mettre ce qui t’a plu et ce dont tu es fier (avec un peu de chance ça se recoupe )

Ça dépend vraiment des recruteurs mais je peux te dire comment j'ai toujours recruté mes stagiaires.
Dans toutes les boîtes où je suis passé, on part du principe qu'il va manquer pas mal de connaissances et on préfère un stagiaire qui nous donne l'impression d'être motivé, capable d'apprendre et surtout débrouillard. Le dernier point est super important parce qu'on déteste les stagiaires qui nous font perdre plus de temps.
Donc bien sûr tu révise ton cours pour montrer que tu connais le sujet mais c'est pas le plus important.
Essaye de bien analyser le sujet proposé, même si on ne te pose pas de question dessus, il faudra que tu arrives à placer quelques phrases pour expliquer pourquoi tu es là.
Essaye de trouver des questions sur le sujet pour montrer que tu es autonome et capable d'analyser. Par exemple : "dans le sujet vous parlez de telle méthode, c'est intéressant j'aimerais savoir comment vous l'avez implémenté, est-ce que ça se rapproche de tel truc qui a été fait dans telle boîte"... Tu vois le genre de questions.
Un autre truc, ils vont sûrement te faire raconter quelque chose que tu as fait en stage, ou en projet. Prends le temps de répéter, tu dois être capable de montrer que tu as compris ce que tu as fait.

Pour la petite anecdote, j'avais recruté un stagiaire parmi 6 candidats de la même promotion. A chacun j'ai demandé de raconter leur projet de fin d'étude. C'était le même pour tous les candidats, et j'ai au final pris un de ceux qui avaient le mieux raconté. Certains n'étaient même pas capables d'expliquer le sujet, le contexte la solution...
D'ailleurs, si le truc s'y prête tu peux tenter de mettre le sujet sur le tapis toi même : si tu as fait un TP, un projet ou autre qui ressemble au sujet de stage qu'on te propose, essaye de le faire comprendre.

En espérant que ça t'aide

Voila une liste de questions que je suis susceptible de poser en entretien:
 
- Différence entre apprentissage supervisé et non-supervisé ?
- Différence entre classification et régression ?
- Quels sont les principaux types de layers dans un CNN ?
- Comment faire quand on a un fort déséquilibre de labels dans notre base de données ?
- Comment faire quand on a différents types de features (certaines sont des valeurs continues, certains sont catégorielles)
- Dans un CNN qui travaille sur des images, comment incorporer des metadata (par exemple d'ou vient l'image) ?
- Choisir n'importe quel algo de Machine Learning et décrire son fonctionnement, ses forces et ses faiblesses
- Décrire un projet/problème sur lequel tu as déjà travaillé, l'algorithme que tu as utilisé et pourquoi
- Qu'est-ce qu'un test statistique et une p-valeur ? A quoi ca sert ?
 
Sinon je décris aussi un exemple de problème sur lequel mon équipe est susceptible de travailler, et je demande comment le candidat aborderait le problème
D'habitude je commence avec un problème de base qui se résout avec une architecture de base et ensuite je passe à un problème un peu plus original
Quand il me répond, je dis "ok alors imaginons qu'on fasse ca et on obtient alors tel graph avec training loss/validation loss" et je demande au candidat de diagnostiquer ce qui ne va pas et comment corriger le problème