Reprise du message précédent :
Coucou les gens
J'ai un problème de ML à résoudre, pour le "fun".
Une sombre histoire de pricing d'options exotiques pour lesquelles on en veut plus attendre les simulations de Monte-Carlo :-)
L'idée est d'approximer au mieux la fonction de pricing.
 
J'ai déjà des résultats pas dégueu avec des random forests et j'aimerais essayer des NN.
Ma dernière "expérience" en la matière est l'implémentation en TP d'un perceptron multicouche en R... il y a 15 ans.
Auriez-vous un bouquin à me conseiller, présentant l'état de l'art, sans trop pousser côté math ?
Par exemple si je regarde sur mamazone, il y a ça qui sort : https://www.amazon.fr/Hands-Machine [...] 442&sr=8-1
 
Bien ? pas bien ?
 
Thanks !

 
T'as différents cours et TP de Deep Learning sur plusieurs sujets différents ici : https://github.com/m2dsupsdlclass/lectures-labs
 
Ici tu as l'ensemble de l'état de l'art pour chaque tâche : https://paperswithcode.com/sota
 
Si tu nous explique ton problème (données, intput, output etc.) on peut essayer de mieux t'aiguiller    

The State of Machine Learning Frameworks in 2019
https://thegradient.pub/state-of-ml [...] -industry/

 
=> Go PyTorch!

''Researchers''

 
 
Merci pour les liens et les propositions d'aiguillages Je reviendrai vous expliquer mon problème quand j'y aurai travaillé un peu plus.

"Meanwhile in industry, Tensorflow is currently the platform of choice, but that may not be true for long."

 
Tensorflow est sous Apache 2.0 donc non.
 
Après Google a un brevet sur les BatchNorm    donc ça flou un peu les choses sur certains droits  .
 
Ils disent que c'est juste un brevet défensif, mais même si t'essaye de dire "ah regneu algorithme regneuhgneuh pas brevet", qui à vraiment les moyens de le combattre si ils passent à l'offensive ?

C'est vraiment le plus gros foutage de gueule cette histoire de brevet défensif
Si tu veux utiliser quelque chose sans risque, pas besoin de le breveter, il suffit de le publier

Après, c'est pas parce qu'un brevet est accepté et accordé que le plaignant aura forcément raison lors d'un procès..
Et puis bon, batchnorm franchement, on peut facilement s'en passer

Dis ça au Patent troll    
 

Encore faut-il que t'ai assez d'argent pas aller jusqu'au procés  
 

Quand tu sais que le simple update d'un module peut paralyser certaines entreprises j'ose pas imaginer la pression du stagiaire qui vont devoir changer tous les modèles, tout re-entrainer pour finir avec des perfs moins bonnes et se faire cracher dessus par le Chief Quality Officer et le Growth Hacking Specialist parce que t'a fait perdre 1% sur mnist et qu'ils ont pas pu lever $50 million à cause de toi  

Surtout que ça marche une fois sur deux

 
Genre avant-vente ? Ca m'intéresse

 
Le mieux reste de tout mettre sous clef et de ne jamais le divulguer à la limite, manière de n'aiguiller personne. Enfin c'est vrai pour de la recette peut-être.

Non parce que si quelqu'un le trouve indépendamment de toi, il peut le breveter et donc t'empêcher de l'utiliser

Faut le montrer à un notaire avant de le mettre sous clef pour qu’il valide la date (faire une enveloppe Soleau quoi).

En B2B, il est communément admis que le chiffre d'affaire dépend des avant-ventes à hauteur de 20 à 30%.
Je te laisse faire le calcul de ce que cela représente sur disons 50 M€ (grosso modo le CA d'une PME de bonne taille) et juger de la nature "pipeau" du poste...

 
Ca dépend vraiment des cas. Tu as des recettes qui n'ont jamais été brevetées justement pour ne mettre personne sur la piste.

 
Différentes techniques de protection d'IP :
- Non divulgation : ne rien dire pour pas que les autres volent les idées en espérant que personne ne mettent de brevet
- Défensive publication : publier à fond pour être sur de pouvoir utiliser les méthodes mais avec le risque que les autres reprennent la même chose
- Patents : publier un patent, mais dur à faire respecter + c'est cher et pas mal de procédure
 
C'est un sujet assez compliqué et perso j'ai du mal à voir c'est quoi le mieux pour ma boite, j'ai quand même l'impression que pour des algos et méthodes de machines learning, la publication défensive c'est probablement le plus simple et le mieux. Dans tous les cas les méthodes sont tellement similaires que il y a peu de truc vraiment bloquant à protéger avec un patent.

Tu es sur que c'est reconnu en dehors de la France?

Pour tous ce qui est dev pour une petite boîte faut être dans le secret.
Enforcer un patent en meca c'est '' facile'' tu achète le bousin tu l'ouvres tu vois que c'est ton plan et tu le pauses sur la table du juge.
Pour du software tu peux pas ouvrir souvent, c'est compilé, chiffré etc... Du coup faut avoir des soupçon fort de violation qui vont amener le juge à demander un accès au source code etc... T'as le temps de faire faillite trois fois avant que ça arrive.

Il y a un papier publique sur le sujet ?

Le chiffre pris comme tel ressemble à de la discussion de comptoir avec la déclaration : "une vente réussie c'est un tiers grâce au produit / service, un tiers grâce au commercial et un tiers grâce à l'avant vente"

Je suis avant vente avant qu'on m'accuse de mauvais esprit n

Je suis plutôt d'accord avec toi sur le fait qu'un patent c'est très dur à faire respecter dans le software et encore plus dans le machine learning (en plus d'être cher).

Par contre je pense que la publication défensive peut être une meilleure solution pour une petite boite car :
- On est sur un domaine qui tourne énormément sur le "buzz" et sur le bruit que tu fais (il faut être réaliste, vendre du rêve avec ton IA c'est presque plus important que d'avoir un truc qui marche vraiment). Donc ne rien publier et tout garder pour soit c'est se mettre une balle dans le pied. En terme d'images montrer ce que tu fais c'est assez important je pense, que ce soit pour les investisseurs ou les clients
- Tu as toujours le risque que une grosse boite foute un patent et te fasse chier sur ta méthode. Je sais pas éxactement à quel point c'est possible mais c'est un risque.
- Sur du machine learning, il faut être réaliste, il y a pas énormément d'innovations qui soit TELLEMENT impactantes pour penser que ca fasse une grosse différence le code de machine versus le code de trucmuche (à part 0.01% d'accuracy mais ca tout le monde s'en tape). En gros tout le monde utilise déjà plus ou moins les mêmes méthodes et ce qui a beaucoup de valeur ce sont les données.

C'est assez flou pour moi encore à quel point les patents peuvent être bloquant en machine learning. On a un concurrent qui a déposé (pas encore accepté) un patent qui me parait un peu abusé. En gros ils disent : "on a utilisé un CNN pour synthétiser des images sur l'application X et ca avait jamais été fait avant donc on le patent", alors que la méthode d'utiliser des CNNs pour la synthèse d'images a déjà été appliqué à des dizaines d'applications Y avant.... Et on est entrain de voir si ca tient ou pas car ca me parait abusé.

Faut faire une enveloppe Solo, valable même dans les galaxies far far away.

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Je dis ça justement parce que j'ai travaillé avec deux boites qui m'ont dit que tf contrairement à PyTorch y'a des clauses qui permettent à Google de demander une part de ton benef si tu l'utilises à des fins commerciales.

L'une des boites avait un "traducteur" de tf vers C++ et l'autre l'utilisait pas du tout

J'y connais rien en Brevet / license etc mais c'était pas deux start-up

 
Tensorflow c'est sous license Apache donc à mon avis tu peux faire plus ou moins ce que tu veux (et c'est ce que je vois qui est fait dans les boites), mais je ne suis pas un expert non plus donc si jamais t'as + de détails je suis intéressé

j'ai malheureusement pas plus de détail et je comprends rien aux licenses, les deux boites c'est Thales et Idemia pour mettre l'info en contexte

ok, bon c'est pas parce que c'est des grosses boites que derrière t'as pas des tanches qui savent pas ce qu'ils font

Typiquement la boite qui utilise un "traducteur" de tf en C++ : déjà tensorflow est codé en C++ donc ca me parait bizarre et je ne pense pas que copier et traduire du code d'un langage à un autre ne te coupe légalement de l'IP associé.

Mais sans + de détails dur de se faire une idée et moi même j'y connais pas grand chose sur ces questions (mais ca m'intéresse d'en savoir +)

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L'apache 2.0 est justement fait pour que ce soit pas possible.
 
Après c'est juste pour tensorflow, s'ils utilisent d'autres services associés comme par exemple demander gentiment quelques centaines de milliers d'heures d'entrainement sur gcp, là ils vont te prendre 20% de ta boite en échange oklm
 
 
 
95% des startups révolutionnaires dans la data et 99% dans le médical #StationF #RGPD #Money

En facture de puissance de calcul consommée. Pas en data ni en part de boîte ni en facture sur la valeur créée

Et il est toujours possible d'exporter le modèle si le service ne convient plus pour l'utiliser ailleurs

Seulement si t'as eu les crédits directement de la part de Google, la pluspart du temps les startups ont les crédits grâce à leurs incubateurs (qui eux vont pas s'en priver) mais c'était juste pour un exemple.
 
Précision: Je parle de ce programme : https://cloud.google.com/developers/startups/

Fido_ pourquoi tu sous-entends que les start-up dans le médical c'est pipeau ? Perso j'ai l'impression c'est le seul truc pas trop bullshit justement    
 
Genre Owkins ils font des trucs pas mal g l'impression  

J'ai pas dis pipeau, juste que je connais plusieurs personnes qui sont passé par ces startups et surtout dans le medical avec les buzz word machine learning et que la loi c'est le dernier de leurs soucis on va dire ^^
 
Après quand je dis Startup c'est 10 personnes pas Owkins ou Facebook ...

Ouaip j'avoue faut arrêter de dire start-up, j'avais apply à une, leur branche R&D y'a 40 personnes  

Sur Paris ?

Non Singap  

Salut, quelle est la méthode la plus pratique pour utiliser Keras/Tensorflow sur un système Windows 10 ?
Je voudrais profiter de ma GTX 1060 sans avoir à installer linux sur le pc, si possible  

Utiliser google colab  

Sinon pip install tensorflow-gpu
Installe cuda et cudnn et tu pries pour que ça marche
Regarde leur doc c expliqué

 
Docker est le plus simple pour windows: https://www.tensorflow.org/install

Merci je vais tester tout ça