À la fin de l’année dernière, Google annonçait que son moteur de machine learning TensorFlow devenait open source. Certaines parties du code restent propriétaires, notamment celles permettant de distribuer les calculs sur plusieurs machines, mais TensorFlow est néanmoins pleinement utilisable en l’état.
Alors que débutait mercredi 7 octobre une nouvelle compétition Kaggle ayant pour but de construire un modèle « plus intelligent qu’un élève de quatrième », un long article du Washington Post revenait sur les motivations et les ambitions de Paul Allen dans sa quête du cerveau artificiel.
Riley Newman, un des dix premiers employés d’Airbnb en 2010, est aujourd’hui à la tête de l’équipe data science. Il révèle dans cet article quels problèmes surviennent quand une entreprise a une telle croissance et comment lui et son équipe y ont répondu.
Erin Shellman vient d’obtenir un poste de data scientist chez Amazon. Elle en a profité pour partager ses conseils sur la préparation aux entretiens.
SethBling, youtubeur spécialiste de Minecraft, vient de créer MarI/O, un petit programme utilisant réseaux de neurones et algorithmes génétiques pour jouer tout seul à Super Mario World !
Benjamin Wilson, de chez Lateral, vient de publier un corpus d’articles Wikipedia. Un corpus, c’est bien, mais un corpus propre, c’est encore mieux. En effet, une partie non négligeable du contenu de Wikipédia est créée par des bots, ce qui limite son intérêt pour le machine learning.
Le blog Setosa propose d’aborder de manière simple et visuelle des concepts relativement complexes. Mais c’est avant tout la rencontre de deux spécialistes possédant des champs d’expertise complémentaires.
Mieux que la météo d’Évelyne Dhéliat, Windyty permet de visualiser les animations météos pour les deux semaines à venir. La température, le vent, et même l’humidité : plus rien ne vous échappera !
Pour ceux qui veulent débuter avec Python, Rick Muller des laboratoires Sandia a créé ce tutoriel pour aider ses collègues à monter en compétence plus rapidement. Au programme : les concepts de bases, quelques librairies scientifiques indispensables (Numpy, Scipy et Matplotlib), et même de l’optimisation du code !
Les data scientists aiment le hip-hop ! Après le projet de Matt Daniels de classement des rappeurs selon leur vocabulaire (repris ici pour les MC français), une équipe de chercheurs de l’université d’Espoo en Finlande vient de publier un article sur l’analyse et la génération de paroles de rap.
datatami 