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Commit d2aa378

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@@ -78,3 +78,4 @@ _doc/c_data/*.txt
7878
_doc/c_data/*.xlsx
7979
_doc/c_data/*.zip
8080
_doc/c_data/*.dbf
81+
_notebooks/*qwen*

_doc/articles/2026/2026-03-15-route2026-ml.rst

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Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -112,7 +112,7 @@ on comparera à une simple régression linéaire, les coefficients sont-ils
112112
Si on a le temps, traitement des données manquantes.
113113

114114
Séance 4 (19/3)
115-
==============
115+
===============
116116

117117
* rappel : créer son propre estimateur
118118
* retour sur les tests unitaires
@@ -180,6 +180,15 @@ fériés.
180180
Séance 6 (3/4)
181181
==============
182182

183+
* anonymisation : `Latanya Sweeney <https://en.wikipedia.org/wiki/Latanya_Sweeney>`_, vidéo : `Latanya Sweeney: When anonymized data is anything but anonymous <https://www.youtube.com/watch?v=tivCK_fBBfo>`_
184+
(k-anonimity, l-diversité, hasard, ...)
185+
* éthique : apprendre avec et sans, grille
186+
* LLMs et code
187+
188+
* `premier tour <https://www.data.gouv.fr/datasets/elections-municipales-2026-resultats-du-premier-tour>`_
189+
* `liste candidates second tour <https://www.data.gouv.fr/datasets/elections-municipales-2026-listes-candidates-au-second-tour>`_
190+
* `second tour <https://www.data.gouv.fr/datasets/elections-municipales-2026-resultats-du-second-tour>`_
191+
183192
Evaluation
184193
==========
185194

_notebooks/celine_pairs.csv

Lines changed: 22 additions & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,22 @@
1+
normal,celine
2+
"Machine learning is transforming the tech industry.","Ça bouge là… le machine learning… tout fout le camp… la tech qui crie…"
3+
"Deep learning allows computers to recognize images.","Les machines… elles voient… elles comprennent… images partout… t'y crois pas…"
4+
"Neural networks mimic the brain's structure.","Les réseaux neurones… comme le cerveau… ça gigote… et toi t'attends quoi…"
5+
"AI models improve with more data.","Les modèles… plus t'as de données… mieux ça tourne… ou pas…"
6+
"Supervised learning uses labeled datasets.","Supervisé… c'est toi qui dis quoi… les données… qui doivent parler…"
7+
"Reinforcement learning rewards good behavior.","Apprentissage par renforcement… tu fais bien… on te tape dans le dos… ou pas…"
8+
"Training a model requires lots of computation.","Faut calculer… calculer… le modèle… il chauffe… ça fuse…"
9+
"Overfitting happens when a model learns noise.","Surapprentissage… le modèle écoute trop… le bruit… il croit que c'est vrai…"
10+
"Hyperparameters need careful tuning.","Hyperparamètres… faut les tripoter… doucement… ou tout foirer…"
11+
"Data preprocessing is essential for quality results.","Préparer les données… sinon rien… résultat pourri…"
12+
"L'apprentissage automatique transforme l'industrie technologique.","Ça bouge là… l'apprentissage automatique… la tech qui s'agite…"
13+
"L'apprentissage profond permet aux ordinateurs de reconnaître des images.","Les machines… elles voient… elles pigent… images partout…"
14+
"Les réseaux de neurones imitent la structure du cerveau.","Réseaux de neurones… comme le cerveau… ça bouge… et toi t'attends quoi…"
15+
"Les modèles d'IA s'améliorent avec plus de données.","Les modèles… plus t'as de données… mieux ça marche… ou pas…"
16+
"L'apprentissage supervisé utilise des ensembles de données étiquetées.","Supervisé… c'est toi qui dis quoi… les données… faut qu'elles parlent…"
17+
"L'apprentissage par renforcement récompense les bons comportements.","Renforcement… tu fais bien… on te tape dans le dos… ou pas…"
18+
"L'entraînement d'un modèle nécessite beaucoup de calculs.","Faut calculer… calculer… le modèle… ça chauffe…"
19+
"Le surapprentissage se produit quand un modèle apprend le bruit.","Surapprentissage… le modèle écoute trop… le bruit… il croit que c'est vrai…"
20+
"Les hyperparamètres nécessitent un réglage minutieux.","Hyperparamètres… faut tripoter… doucement… ou tout foirer…"
21+
"La prétraitement des données est essentiel pour obtenir des résultats de qualité.","Préparer les données… sinon rien… résultat pourri…"
22+
"L'automatisation de la gestion des ressources : Cette idée propose de développer une application qui permet de gérer les ressources en utilisant des algorithmes de machine learning. Les utilisateurs peuvent ajouter ou supprimer des ressources, et les algorithmes de machine learning peuvent les optimiser pour maximiser la performance de la machine.","Ça commence comme ça… automatiser la gestion des ressources… une application… tu vois… qui gère tout… avec des algos… machine learning… qui décident… tu peux ajouter… enlever des ressources… et les algos… ils optimisent… pour que la machine tourne… au max… tout ça… tout le temps… ça bouge… ça chauffe…"

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