2022-01-13 08:23:57 +00:00
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#+Title: Journal (2022-01-13 - ∆y=44.86 (16385))
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#+Author: Yann Esposito
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#+Date: [2022-01-13]
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#+LANG: fr
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* Résume Journée
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:CREATED: 20220113
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** Matin
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:CREATED: 20220113
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:END:
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| Pression au travail ? | ?/5 |
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| Motivé de commencer la journée ? | ?/5 |
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| Est-ce que je me sens plein d'énergie ? | ?/5 |
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| Est-ce que je me sens concentré et préparé ? | ?/5 |
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- Que dois-je faire en dehors du travail ?
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** Soirée
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:CREATED: 20220113
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:END:
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| activité φ | ?/5 | au lit -> sport |
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| nourriture | ?/5 | mal-bouffe -> saine |
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| humeur | ?/5 | exécrable -> excellente |
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| énergie | ?/5 | exécrable -> excellente |
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| intérêt | ?/5 | ennuie -> exceptionnel |
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* 2022-01-13 Thursday
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** 09:19
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Ce matin, Krystelle travaille et Bastien, Jena et Anna sont isolés dans
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leur quartiers ;).
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Je suis allé acheter des viennoiseries, et il faudra les nourrir à midi.
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Une idée m'est passé par la tête.
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Un moyen de fédérer mon amour du machine learning et des languages de programmation.
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L'idée serait de créer un nouveau language de programmation qui rende le ML first-class.
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Alors, je n'ai pas creusé, et je vais essayer de décrire ce qu'il faudrait
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faire.
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1. Avec le ML il y a une phase d'apprentissage, et une phase d'application.
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2. Avec les langages, il y a une phase de compilation et une phase d'évaluation.
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Donc nous pourrions probablement, trouver quelque chose qui unifie les deux notions.
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Tout d'abord, il faudrait travailler avec un système qui peut facilement
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connecter de la "data" utilisable par les algorithmes de ML.
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2022-01-13 08:26:04 +00:00
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Donc il faudrait un lib extensive capable d'absorber toute sorte de format
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de données.
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Il faut ensuite une lib capable de filtrer ces donnes avec aussi beaucoup
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de méthodes différentes.
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2022-01-13 08:28:59 +00:00
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Il faut ensuite une lib capable de sélectionner un algorithme de ML pour
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"apprendre" à partir de ces données.
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Une fois l'apprentissage terminer, le résultat des algorithmes de ML peut
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avoir une forme différente:
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- un classifieur (un fonction qui prend en entrée des data similaire et
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renvoie une classe)
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- un système de score (qui est plus générique que le classifieur, il prend
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des data similaires en entrée et renvoie un score multidimentionel par classe)
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- un générateur (utiliser le modèle d'apprentissage pour engendrer des
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exemples qui seraient cohérents avec les donnés)
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2022-01-13 08:30:06 +00:00
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Pour faire un poc, il faudrait utiliser le système le plus simple possible,
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2022-01-13 08:31:17 +00:00
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des data dans \(\mathbb{R}^n\), utiliser naive Bayes comme classifieur.
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2022-01-31 08:49:03 +00:00
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Ainsi nous pourrions imaginer une première étape naive, où l'apprentissage
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serait limité à compile time. Ce qui permettrait d'engendrer des programmes
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rapides à runtime.
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Mais, pour aller plus loin, il faudrait pouvoir boucler, avoir un système
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récursif.
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Ainsi, il faut qu'un modèle puisse être utilisé pour les étapes suivantes,
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et le programmes devrait pouvoir se mettre à jour automatiquement lors
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d'une exposition à de nouvelles données.
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Je vais garder cette petite idée pas très claire dans un coin de ma tête.
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