Je ne fais que passer.

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Message par SaraharaS Lun 9 Aoû 2021 - 11:03

Je me suis doutée mais okazou... ^^

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Message par horizon artificiel Mer 11 Aoû 2021 - 4:22

Coucou Daurinak Very Happy

Je voulais te demander : en apprentissage profond machine, si la décision se base sur le principe de la régression linéaire, est-ce qu'il existe toujours à chaque décision un "seuil" de décision arbitraire qui confond corrélation et causalité ? Sans ce seuil, on n'aurait donc pas de décision, pas d'arrêt.
Juda Pearl, 2018 a écrit:All the impressive achievements of deep learning amount to just curve fitting




quelques articles intéressants :
https://www.quantamagazine.org/to-build-truly-intelligent-machines-teach-them-cause-and-effect-20180515/
https://ichi.pro/fr/ce-que-revele-la-theorie-des-constructeurs-sur-le-deep-learning-241850383352339
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Message par Pabanal Mer 11 Aoû 2021 - 8:17

RonaldMcDonald a écrit:Excellente vidéo. Rajoutée dans mes favoris. Feynman pouvait se permettre de refuser les honneurs parce qu'il n'en avait pas besoin. Bien d'autres n'ont que ça pour se sentir exister.

Tout pareil.

(en réponse à ce post)


J'oppose la fierté et la dignité, qui sont dans mon système antagonistes.
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Message par daurinak Mer 11 Aoû 2021 - 8:28



Un brave ogre des bois, natif de Moscovie,
Etait fort amoureux d'une fée, et l'envie
Qu'il avait d'épouser cette dame s'accrut
Au point de rendre fou ce pauvre coeur tout brut :
L'ogre, un beau jour d'hiver, peigne sa peau velue,
Se présente au palais de la fée, et salue,
Et s'annonce à l'huissier comme prince Ogrousky.
La fée avait un fils, on ne sait pas de qui.
Elle était ce jour-là sortie, et quant au mioche,
Bel enfant blond nourri de crème et de brioche,
Don fait par quelque Ulysse à cette Calypso,
Il était sous la porte et jouait au cerceau.
On laissa l'ogre et lui tout seuls dans l'antichambre.
Comment passer le temps quand il neige en décembre.
Et quand on n'a personne avec qui dire un mot ?
L'ogre se mit alors à croquer le marmot.
C'est très simple. Pourtant c'est aller un peu vite,
Même lorsqu'on est ogre et qu'on est moscovite,
Que de gober ainsi les mioches du prochain.
Le bâillement d'un ogre est frère de la faim.
Quand la dame rentra, plus d'enfant. On s'informe.
La fée avise l'ogre avec sa bouche énorme.
As-tu vu, cria-t-elle, un bel enfant que j'ai ?
Le bon ogre naïf lui dit : Je l'ai mangé.

Or, c'était maladroit. Vous qui cherchez à plaire,
Jugez ce que devint l'ogre devant la mère
Furieuse qu'il eût soupé de son dauphin.
Que l'exemple vous serve ; aimez, mais soyez fin ;
Adorez votre belle, et soyez plein d'astuce ;
N'allez pas lui manger, comme cet ogre russe,
Son enfant, ou marcher sur la patte à son chien.


Spoiler:

Un brave ogre des bois, natif de Moscovie,
Etait fort amoureux d'une fée, et l'envie
Qu'il avait d'épouser cette dame s'accrut
Au point de rendre fou ce pauvre coeur tout brut :
L'ogre, un beau jour d'hiver, peigne sa peau velue,
Se présente au palais de la fée, et salue,
Et s'annonce à l'huissier comme prince Ogrousky.
La fée avait un fils, on ne sait pas de qui.
Elle était ce jour-là sortie, et quant au mioche,
Bel enfant blond nourri de crème et de brioche,
Don fait par quelque Ulysse à cette Calypso,
Il était sous la porte et jouait au cerceau.
On laissa l'ogre et lui tout seuls dans l'antichambre.
Comment passer le temps quand il neige en décembre.
Et quand on n'a personne avec qui dire un mot ?
L'ogre se mit alors à croquer le marmot.
C'est très simple. Pourtant c'est aller un peu vite,
Même lorsqu'on est ogre et qu'on est moscovite,
Que de gober ainsi les mioches du prochain.
Le bâillement d'un ogre est frère de la faim.
Quand la dame rentra, plus d'enfant. On s'informe.
La fée avise l'ogre avec sa bouche énorme.
As-tu vu, cria-t-elle, un bel enfant que j'ai ?
Le bon ogre naïf lui dit : Je l'ai mangé.

Or, c'était maladroit. Vous qui cherchez à plaire,
Jugez ce que devint l'ogre devant la mère
Furieuse qu'il eût soupé de son dauphin.
Que l'exemple vous serve ; aimez, mais soyez fin ;
Adorez votre belle, et soyez plein d'astuce ;
N'allez pas lui manger, comme cet ogre russe,
Son enfant, ou marcher sur la patte à son chien.

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Maître Corbeau, sur un arbre perché,
Tenait en son bec un fromage.
Maître Renard, par l'odeur alléché,
Lui tint à peu près ce langage :
Et bonjour, Monsieur du Corbeau.
Que vous êtes joli ! que vous me semblez beau !
Sans mentir, si votre ramage
Se rapporte à votre plumage,
Vous êtes le Phénix des hôtes de ces bois.
À ces mots, le Corbeau ne se sent pas de joie ;
Et pour montrer sa belle voix,
Il ouvre un large bec, laisse tomber sa proie.
Le Renard s'en saisit, et dit : Mon bon Monsieur,
Apprenez que tout flatteur
Vit aux dépens de celui qui l'écoute.
Cette leçon vaut bien un fromage, sans doute.
Le Corbeau honteux et confus
Jura, mais un peu tard, qu'on ne l'y prendrait plus.


Spoiler:

Maître Corbeau, sur un arbre perché,
Tenait en son bec un fromage.
Maître Renard, par l'odeur alléché,
Lui tint à peu près ce langage :
Et bonjour, Monsieur du Corbeau.
Que vous êtes joli ! que vous me semblez beau !
Sans mentir, si votre ramage
Se rapporte à votre plumage,
Vous êtes le Phénix des hôtes de ces bois.
À ces mots, le Corbeau ne se sent pas de joie ;
Et pour montrer sa belle voix,
Il ouvre un large bec, laisse tomber sa proie.
Le Renard s'en saisit, et dit : Mon bon Monsieur,
Apprenez que tout flatteur
Vit aux dépens de celui qui l'écoute.
Cette leçon vaut bien un fromage, sans doute.
Le Corbeau honteux et confus
Jura, mais un peu tard, qu'on ne l'y prendrait plus.


Or, c'était maladroit. Vous qui cherchez à plaire,
Jugez ce que devint l'ogre devant la mère
Furieuse qu'il eût soupé de son dauphin.
Que l'exemple vous serve ; aimez, mais soyez fin ;
Adorez votre belle, et soyez plein d'astuce ;
N'allez pas lui manger, comme cet ogre russe,
Son enfant, ou marcher sur la patte à son chien.

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Message par daurinak Mer 11 Aoû 2021 - 9:00





Braves gens, prenez garde aux choses que vous dites !
Tout peut sortir d'un mot qu'en passant vous perdîtes.
TOUT, la haine et le deuil ! Et ne m'objectez pas
Que vos amis sont sûrs et que vous parlez bas.

Ecoutez bien ceci :

                             Tête-à-tête, en pantoufle,
Portes closes, chez vous, sans un témoin qui souffle,
Vous dites à l'oreille du plus mystérieux
De vos amis de coeur ou si vous aimez mieux,
Vous murmurez tout seul, croyant presque vous taire,
Dans le fond d'une cave à trente pieds sous terre,
Un mot désagréable à quelque individu.

Ce MOT - que vous croyez que l'on n'a pas entendu,
Que vous disiez si bas dans un lieu sourd et sombre -
Court à peine lâché, part, bondit, sort de l'ombre;
Tenez, il est dehors ! Il connaît son chemin,
Il marche, il a deux pieds, un bâton à la main,
De bons souliers ferrés, un passeport en règle ;
Au besoin, il prendrait des ailes, comme l'aigle !
Il vous échappe, il fuit, rien ne l'arrêtera ;
Il suit le quai, franchit la place, et cætera
Passe l'eau sans bateau dans la saison des crues,
Et va, tout à travers un dédale de rues,
Droit chez le citoyen dont vous avez parlé.
Il sait le numéro, l'étage ; il a la clé,
Il monte l'escalier, ouvre la porte, passe, entre, arrive
Et railleur, regardant l'homme en face dit :
« Me voilà ! Je sors de la bouche d'un tel. »

Et c'est fait. Vous avez un ennemi mortel.

  Rien ne pèse tant qu’un secret ;
     Le porter loin est difficile aux Dames ;
              Et je sais même sur ce fait
              Bon nombre d’hommes qui sont femmes.

Pour éprouver la sienne un Mari s’écria
La nuit étant près d’elle : Ô Dieux ! qu’est-ce cela ?
              Je n’en puis plus ; on me déchire ;
Quoi ! j’accouche d’un oeuf ! D’un oeuf ? Oui, le voilà
Frais et nouveau pondu : gardez bien de le dire ;
On m’appellerait Poule. Enfin n’en parlez pas ».
              La femme neuve sur ce cas,
              Ainsi que sur mainte autre affaire,
Crut la chose, et promit ses grands dieux de se taire ;
              Mais ce serment s’évanouit
             ;Avec les ombres de la nuit.
              L’Épouse indiscrète et peu fine,
Sort du lit quand le jour fut à peine levé :
              Et de courir chez sa voisine :
« Ma commère, dit-elle, un cas est arrivé ;
N’en dites rien surtout, car vous me feriez battre.
Mon mari vient de pondre un oeuf gros comme quatre.
              Au nom de Dieu gardez-vous bien
              D’aller publier ce mystère.
Vous moquez-vous ? dit l’autre : Ah ! vous ne savez guère
     Quelle je suis. Allez, ne craignez rien ».
La femme du pondeur s’en retourne chez elle.
L’autre grille déjà de conter la nouvelle :
Elle va la répandre en plus de dix endroits :
              Au lieu d’un oeuf elle en dit trois.
Ce n’est pas encore tout, car une autre commère
En dit quatre, et raconte à l’oreille le fait,
              Précaution peu nécessaire,
              Car ce n’étoit plus secret.
Comme le nombre d’oeufs, grâce à la Renommée,
              De bouche en bouche allait croissant,
              Avant la fin de la journée
              Ils se montoient à plus d’un cent.

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Message par daurinak Mer 11 Aoû 2021 - 9:21

horizon artificiel a écrit:Coucou Daurinak Very Happy
Je voulais te demander : en apprentissage profond machine, si la décision se base sur le principe de la régression linéaire, est-ce qu'il existe toujours à chaque décision un "seuil" de décision arbitraire qui confond corrélation et causalité ? Sans ce seuil, on n'aurait donc pas de décision, pas d'arrêt.

Je crois que tu prêtes trop d'intelligence à ces systèmes. La notion de causalité est très complexe, et tout à fait en dehors des capacités modernes des algorithmes connus, ou en tout cas totalement hors de ma portée. La notion d'arrêt n'entre pas non plus en jeu, il existe une notion un peu similaire : la convergence.  Il n'y a vraiment rien ni d'intelligent ni de magique dans ces systèmes. Même si la complexité et la subtilité du résultat peut surprendre.

La régression linéaire, c'est un fondamental de cette discipline :


Et si tu comprends bien ces algorithmes, ça te dis 99% de ce qu'il y a savoir sur ces systèmes, même les plus impressionnants

Par exemple les images de ce tweet sont générées par une AI : https://twitter.com/l4rz/status/1423376801099812870
Ou encore ce site qui génère des chats (qui n'existent pas. Il faut rafraîchir pour en voir un nouveau) : https://thiscatdoesnotexist.com/

Mais il n'y a pas plus d'intelligence à l’œuvre que dans une régression linéaire classique où tu essayes de faire passer une droite par une collection de points.

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Message par daurinak Mer 11 Aoû 2021 - 12:25

AI Demo (OpenAI). Transformer de l'anglais en code exécutable...
https://www.twitch.tv/videos/1114111652

Je me sens juste sceptique.


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Message par horizon artificiel Mer 11 Aoû 2021 - 17:48

Spoiler:


Je n'arrive pas à formuler mes questions pour obtenir des réponses...

L’apprentissage profond machine réduit les erreurs par un accroissement de l’apprentissage, mais il y a toujours le risque d’erreur du surapprentissage, c’est à dire de l’apprentissage de résultats faux par convergence de traitement.
Pour limiter le sur-apprentissage je crois qu'on peut déformer légèrement une image ou la redimensionner pour recréer une nouvelle image d'entraînement. En augmentant le nombre de données d'entraînement on va améliorer les performances du réseau.
Mais pour limiter le surapprentissage, il devient préférable de limiter le nombre de couches du réseau et ça réduit directement la puissance et le potentiel prédictif.
Pour arrêter la décision, il faut un seuil de décision. Celui-ci génère un compromis entre le nombre de positifs et le nombre de négatifs qu'on peut prédire. L'augmentation du seuil de décision diminuera le nombre de positifs et augmentera le nombre de négatifs.
L'enjeu est dans le choix du seuil de décision. Est-ce qu'on peut dire que ce choix est arbitraire ? Qui le fait ?
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Message par daurinak Mer 11 Aoû 2021 - 20:24

horizon artificiel a écrit:
Spoiler:

Je n'arrive pas à formuler mes questions pour obtenir des réponses...
L’apprentissage profond machine réduit les erreurs par un accroissement de l’apprentissage, mais il y a toujours le risque d’erreur du surapprentissage, c’est à dire de l’apprentissage de résultats faux par convergence de traitement.
Pour limiter le sur-apprentissage je crois qu'on peut déformer légèrement une image ou la redimensionner pour recréer une nouvelle image d'entraînement. En augmentant le nombre de données d'entraînement on va améliorer les performances du réseau.
Mais pour limiter le surapprentissage, il devient préférable de limiter le nombre de couches du réseau et ça réduit directement la puissance et le potentiel prédictif.
Pour arrêter la décision, il faut un seuil de décision. Celui-ci génère un compromis entre le nombre de positifs et le nombre de négatifs qu'on peut prédire. L'augmentation du seuil de décision diminuera le nombre de positifs et augmentera le nombre de négatifs.
L'enjeu est dans le choix du seuil de décision. Est-ce qu'on peut dire que ce choix est arbitraire ? Qui le fait ?

Hello. A un moment donné il faut sauter le pas et jouer directement avec les modèles. A ma connaissance il n'existe pas de réponse en général, aux questions que tu poses ici. Naturellement il va falloir pour chaque application trouver une solution : combien de paramètres on met, comment on évite que la fonction prenne une forme qui épouse bien les exemples initiaux utilisés pour l’entraîner, mais qui ne correspond plus à rien de réel ... ce sont là des sujets de recherche. Donc il faut commencer soit à lire les papiers de recherche, soit à faire une formation, soit te former seule.

Ce qui est compliqué à comprendre pour le grand public, c'est que tout ça ne fonctionne aujourd'hui pas très bien. Tu peux essayer de comprendre les limites en lisant par exemple cet article de vulgarisation (en Français) https://datascientest.com/adversarial-examples

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Message par horizon artificiel Jeu 12 Aoû 2021 - 0:09

Spoiler:
oui je sais bien.
Je veux seulement savoir si tu es d'accord (mais ce n'est pas une injonction, seulement une question pour comprendre) pour dire que les systèmes décisionnels échappent à l'incomplétude des systèmes formels et au problème de l'arrêt, seulement parce qu'ils sont paramétrés arbitrairement, par les concepteurs/développeurs (qui sont les arbitres).
Je n'ai pas pour objet de montrer les limites dans les résultats, je suis intéressée de comprendre les limites imposées au système par les concepteurs.

Une chaine intéressante.
https://www.youtube.com/watch?v=RvgYvHyT15E

Une critique du modèle prédictif (basé sur le connu, passé) dans un univers contenant de l'imprévisible...
https://www.lesechos.fr/idees-debats/cercle/intelligence-artificielle-sommes-nous-des-dindes-131607



Mais je ne vais plus t'ennuyer avec ça.
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Message par daurinak Jeu 12 Aoû 2021 - 18:51

Du bon usage des techniques modernes d'analyse des données ...


"You received this email because my big data team analyzed your activities in Jira, Confluence, Gmail, chats, documents, dashboards and tagged you as unengaged and unproductive employees," reads the email sent by Agapitov, obtained by Game World Observer.
https://www.gamasutra.com/view/news/386534/Xsolla_lays_off_150_after_an_algorithm_ruled_staff_unengaged_and_unproductive.php

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