Les mensonges de la presse

[Roi of the Suisse]

En vrai moi ça me trigger un petit peu aussi ces panneaux, je préférerais qu’ils écrivent «  merci de garder cet endroit propre » tout simplement, sinon ça veut dire que les gens peu regardants sur la propreté ont le droit de salir.

Bienvenue Linette

[Nemau]

Je suis entouré d'autistes. x'c Je vous aime quand même hein.

[Roi of the Suisse]

Je ne suis pas autiste, en tout cas pas autant, juste 10% disons, ou plutôt : j’ai un très léger côté « flic cyborg non dépourvu d’âme », à l’instar de robocop, terminator et trottaire

De toutes façons y a personne de 100% sain d’esprit sur groniro

[trotter]

Dans le même genre au boulot on a un portique sécurité avec marqué "NE PAS TIRER EN CAS DE BLOCAGE DU PORTIQUE". Je passe, le portique déconne, se bloque à moitié.

Je POUSSE le portique.

La dame de l'accueil vient me voir en courant "Mais vous voyez pas qu'il y a écrit NE PAS TIRER ????!"

Moi dans ma tête : mais euh c'est injuste j'ai pas tiré j'ai poussé

[Roi of the Suisse]

Les salauds !!!

[trotter]

Ce mec explique que les réseaux de neurones artificielles c'est du deep learning.






"Le deep learning est un domaine du machine learning dans lequel on développe un réseau de neurones artificiels".

Et il insiste :
"voilà pourquoi on parle de deep learning quand on développe un réseau de neurones artificiels".

Ben non, on peut avoir un très petit réseau avec 6 neurones artificiels et c'est pas du deep learning.

Le deep learning c'est un réseau de neurones artificiels mais un réseau de neurones artificiels n'est pas forcément du deep learning !!!
https://aws.amazon.com/fr/compare/the-d ... -networks/

Et il se prend des tartines de commentaires de compliments et remerciements sur la qualité de la vidéo

[Roi of the Suisse]

ok ok

Rajoute un commentaire pour rétablir la vérité bafouée

[trotter]

Ah cool ! Bon c'est un truc que j'ai appris ce week end alors j'ose pas
Je suis en train de faire un tuto sur un réseau à 6 neurones, c'est super simple et ça marche bien, je suis étonné, c'est genre 30 lignes de Javascript sans aucune lib.

[Roi of the Suisse]

On attend le tutoriel YouTube oué
Et après on va faire des deepfakes de Sylvanor en lui prêtant des propos mercantiles.

[trotter]

J'ai fait une présentation à un collègue (tech leader) lundi. Je suis littéraire, pas de formation scientifique comme lui (juste la reconversion pro en informatique).
Je pensais qu'il saurait ce qu'était une sigmoïde ou une erreur quadratique moyenne alors que moi j'ai découvert ça le week end dernier.

Mais non ! Il ne connaissais pas non plus !

Du coup je fais une présentation à plusieurs collègues entre midi et deux demain.

Donc j'ai creusé un peu pour me préparer. C'est tellement simple que je pensais m'être gouré.

J'en parle ici car vu que Zam et Rots sont un peu matheux ils me suivront peut être... désolé c'est un peu imbitable.

Spoiler

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L'idée c'est de créer un détecteur d'homme/de femmes (je changerai ça pour la vidéo car pas trop dans l'air du temps...) avec 2 params, la taille (ici 180cm) et le poids (95cm), abc sont des nombres aléatoires entre -1 et 1 initialisés avant chaque batterie de test :
(180*a)+(180*b)+c = lisserEntre0et1(RESULTAT1)
(95*a)+(95*b)+c = lisserEntre0et1(RESULTAT2)
(RESULTAT1*a)+ (RESULTAT2*b)+c=lisserEntre0et1(RESULTAT_FINAL)

Entraîner le réseau consiste modifier a b ou c aléatoirement et comparer les sorties avec des sorties désirées et de mesurer la différence avec une erreur quadratique moyenne, ce qui est facile vu qu'on lisse le résultat entre 0 et 1 (avec la sigmoïde).

Je résume :
1) création de nombre aléatoires dans le réseau
2) on applique le calcul avec pour params 180/95 et 165/55kg.
3) on dit au réseau qu'on attend 1 comme premier résultat et 0 comme deuxième (homme/femme).
4) le réseau calcule l'écart avec les résultat attendus.
5) il change une valeur aléatoirement.
6) On recommence à 1.

EVIDEMMENT, comme on applique toujours les mêmes calculs si on rentre 165cm et 55kg ou si on rentre 185 et 90kg, le résultat final sera différent entre 2 lancement du réseau MAIS COHERENT. MÊME SANS ENTRAINEMENT. Du coup je pensais m'être gouré car les résultats je les voyais même sans entrainement (nombres aléatoires mais cohérents entre eux à chaque fois qu'on relançait le réseau) ! Néanmoins ça a l'air d'être normal.

J'ai programmé une version un peu moins simplifiée qui prend autant d'entrées qu'on veut, en tâtonnant pas mal et ajustant les calculs un peu au pif (genre la sigmoïd je la mettais avant, après, sur tel ou tel param...) et ça semble marcher. Ca prend 3 params : la taille, le poids et la voix (180cm, 90kg et 12/100 pour la hauteur de la voix). Je suis très content car vu qu'on est plus limité en nombre de params on peut désormais passer une matrice genre 10 lignes de 10 chiffres pour détecter des formes.

J'ai la moitié de la vidéo Youtube mais heureusement j'ai laissé passé 2 jours.... et me suis rendu compte qu'elle était imbitable. Je recommence

Dans la vidéo ça sera un détecteur de cornichon/concombre.

Ce qui me fait marrer c'est que les pros aussi font ça au pif, par exemple :
"Although batch normalization has become popular due to its strong empirical performance, the working mechanism of the method is not yet well-understood."
https://en.wikipedia.org/wiki/Batch_normalization

Donc je me sens plus légitime