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16 janvier · Numéro #34 · Consulter en ligne
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Hello les datavores ! Nouveau samedi, nouvelle édition ! Cette semaine, de nombreux tutoriels pour apprendre à visualiser, automatiser et valider vos données. Mais aussi des outils pour accélérer ou expliquer vos modèles. Il y en a pour tous les goûts ! Bonne lecture et à bientôt,
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Python : WebApps et Dataviz interactives avec Dash
📊Je vous ai déjà présenté Dash, une bibliothèque Python open-source qui facilite la création de tableaux de bord interactifs pour des millions, voire des milliards, d'échantillons de données. Ce superbe tutoriel montre ce que vous pouvez faire avec cet outil et comment le rendre interactif.
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Shapash : Pour une Intelligence Artificielle plus transparente
💡Très bonne initiative de l'équipe Data de la MAIF qui vient de passer en open source Shapash, qui a pour ambition de rendre le recours aux algorithmes plus transparent et de contribuer à une utilisation éthique de la data. Concrètement, il s’agit d’une librairie Python en surcouche à d’autres librairies d’intelligibilité ( Shap, Lime). Ce billet de blog détaille la philosophie derrière le projet.
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Simple Graph : Une base de données orientée graphe pour SQLite
🛠️Tout est dans le titre ! Voici le GitHub pour découvrir ce projet.
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Python : Comment fusionner des DataFrames avec Pandas ?
🧑🎓Dans ce tutoriel, plutôt pour débutants, les fonctions merge, join, append, concat, combine_first, update sont passées en revue.
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PyTorch : Comment survitaminer vos modèles ?
🚀Vous développez un modèle de Deep Learning sur PyTorch et vous aimeriez accélérer la phase d'entrainement ? Dans cet article, l'auteur évalue de nombreuses astuces simples et efficaces pour booster cette phase d'apprentissage !
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Advent-2020 : Résultats du calendrier de l'avent 2020
🎄Advent of Code est un calendrier de l'Avent annuel de petits puzzles de programmation visant à apprendre ou réviser une grande variété de compétences. Voici un notebook rassemblant les 25 questions et réponses de décembre 2020.
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R : Automatisation avec GitHub Actions
⏰Vous avez certainement entendu parler de Github Actions. Il s'agit d'un nouveau serveur de build de GitHub, à l’image du pipeline gitlab-ci de Gitlab. Il permet d’automatiser votre flux de travail directement à partir de votre référentiel GitHub, sans avoir à configurer et à gérer un serveur tiers comme jenkins, Bamboo, CircleCI. Dans ce tutoriel, vous apprendrez à planifier et lancer automatiquement du code R !
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Python : Cerberus, pour valider vos données
✅Pour finir, petit tuto sur l'utilisation de l'outil de validation en Python nommé Cerberus. Cerberus fournit une fonctionnalité de validation de données puissante mais très simple, prête à l'emploi et conçue pour être facilement extensible. Et tout cela fonctionne sans dépendance !
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10 000 000 de notebooks Jupyter passés à la loupe
🧠L'équipe derrière JetBrains a téléchargé dix millions de notebooks Jupyter et les a analysés pour déterminer des éléments tels que les langues les plus populaires, les types de contenu présents dans les cellules des notebooks ainsi que bien d'autres aspects. Ce qui nous donne un regard fascinant sur les tendances en Data Science !
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Est-il possible de contenir une IA très intelligente ?
🤖De nouvelles recherches suggèrent qu'il serait impossible de contrôler une IA superintelligente, ou une IA qui surpasse même le plus intelligent des humains. Cette étude examine les craintes entourant la superintelligence agissant contre les intérêts humains, conduisant potentiellement à une catastrophe, et comment elle pourrait être contenue. Ils ont examiné les travaux du philosophe d'Oxford Nick Bostrom, qui a précédemment analysé le problème du contrôle de l'IA et le retour de flamme potentiel de ces mécanismes de contrôle bien intentionnés. Par exemple, une super-intelligence chargée de maximiser le bonheur du monde pourrait choisir à la place de détruire toute vie et de créer des simulations informatisées de pensées heureuses. Leur conclusion : il serait fondamentalement impossible“de construire un algorithme de confinement théorique pour l'IA. Rassurant tout cela…
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Le Machine Learning, un incontournable dans les jeux vidéo dans l'avenir ?
🎮Article intéressant qui se penche sur l'avenir de ce médium et en quoi le Machine Learning peut beaucoup apporter à l'immersion des joueurs. Il prend l'exemple de AI Dungeon, ce jeu d'aventure texte open-source très populaire qui utilise GPT-2 pour générer des intrigues ouvertes et illimitées.
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