Étant élève au lycée, c'est très intéressant de t'entendre parler de recherche, et surtout de la démarche intellectuelle des chercheurs. Vraiment c'est très bien ! Pour être bon en maths au lycée il suffit de répéter pleins "d'exercice-type" ... Alors qu'il semble que pour être un bon chercheur, il faut réellement comprendre/connaître les objets avec lesquels on travaille. Formulé comme ça, j'aurais tendance à dire que les maths c'est pas abstrait du tout !!
Passionnant ! (bon, je suis relativement largué, je vais pas mentir hein) Et c'est vraiment cool que tu invites tes spectateurs à tiper tes featurings !
Au-delà des grammar nazi des notations, pour ce que j'ai pu voir, beaucoup s'accrochent tels des moules sur un rocher aux notations. Si on change un x en y, si le polynôme du 2nd degré n'est pas ax²+bx+c=0, si ma fonction de la variable x s'appelle olive ou gérard et non pas f, certains sont perdus. C'est de la sous-interprétation au niveau même des symboles, même plus du sens qu'ils ont ... Concernant la vidéo, on sent l'idée mais j'ai dû repasser pas mal de fois des parties pour comprendre, je sens que je vais re-regarder cet ep un jour ! Quoi qu'il en soit, le message des maths vivantes est vraiment top !
Peut-être parce que les notations standards permettent de développer des automatismes dans la pensée. On a pas envie de perdre 10min à comprendre les notations de quelqu'un à chaque fois qu'on lit une démonstration.
C'était super intéressant, merci ! J'ai un peu eu du mal à suivre, notamment parce que les anciennes vidéos étaient loin dans mon esprit, mais t'as fait un super travail pour qu'on revienne sur les rails malgré tout je trouve. Vivement la suite.
Je pense aussi que, dans la construction des mathématiques, les théorèmes précédent souvent les définitions. Cet épisode m'a fait repenser à l'évolution des notions de limites et de continuité, en particulier les notions de convergences simple et uniforme qui ont été introduites pour résoudre les problèmes posés par des théorèmes "démontrés" mais faux. Je suis par contre plus sceptique sur la question de l''enseignement, s'il est sûrement profitable pour des élèves doués de se confronter à la démarche de talonnement afin de peaufiner une définition formalisant une intuition, cela risque fort de provoquer une forte confusion pour des personnes ayant moins de dispositions.
Saluuuuut j'adore toujours autant ce que tu fais merci! Ce moment hyper triste où j'habite pas à Paris mais que je veux absolument venir :'( Alala le jour où tu fais la même sur Nice... *dreaming*
C'est vraiment très bien.... Si je peut me permettre, si vous preniez des données qui sont issue de règles établies. - Je pense à la roulette ou le loto.... Merci Bonne journée
Yes ! Merci pour la réponse en vidéo :-) J'adore Mr phi aussi, d'ailleurs j'écoute vos vidéos axiome avec un grand intérêt. Et oui c'est vrai que c'est excellent de se rendre compte de tout ça et des biais cognitif aussi. Bref c'est bien passionnant tout ça :-D
En effet toujours assez difficile à comprendre quand il s'agit des passages explicatif dans un langage mathématique, mais toujours vers la fin grâce a un exemple et une synthèse global on est rattrapé par une sensation d'avoir comprit des choses qui nous paraissaient au départ inaccessible à entrevoir. J'ai toujours détesté les mathématiques car à l'école on nous formate pour adhérer à des concepts et théorèmes très rigide afin de répondre à des problèmes ultra-spécifiques (qui sont pour la plupart pas appliqué dans le quotidien, ce qui fait souvent en plus éloigner l'élève de l'intérêt porté à cet outil) en omettant leur origine qui a été finalement élaboré en bricolant. Beaucoup oublie qu'en enseignant les mathématiques, en tant qu'outil il doit être en priorité utilisé pour faire du bricolage! Et grâce à ces vidéos, je commence de moins en moins à me sous-estimé dans l'approche faites par les mathématiques afin d'expliquer toutes ces notions sur le mécanisme même de l'apprentissage. Et franchement je dis merci pour ça, continue ainsi à élever les gens afin de ne pas se faire bouffer par ces futures monstres intelligents que seront nos enfants ou pas ^^.
Ta série de vidéos sur l'IA ouvre des perspectives éducatives phénoménales ; ça te dirait pas de filer des cours aux législateurs...? ;) Merci pour ton super boulot !
Ça me fait un peux penser à l'explication du théorème de Bézout que El Ji a vulgariser le fait de détourner les définitions pour que notre intuition passe... C'est ça non?
Je suis un peu grammar nazi des notations dans ce cas, une formule où le rayon est h et la hauteur est r, c'est le meilleur moyen de se planter... et on n'a pas besoin de s'ajouter une difficulté supplémentaire (ceci est un exemple légèrement caricatural)
Moi aussi ^^ mais pas parce que ça évite des erreurs, juste par préférence Quand mes potes écrivent a, b € X par exemple je les reprend avec (a, b) € X²
Il m'aura fallu deux visionnages et faire des parallèles avec mes connaissances pratique sur le machine learning pour comprendre cette vidéo. Donc, si j'ai bien compris, le théorème ad hoc dit que si la dimension VC est inférieur aux datas du training set, on ne fait pas l'overfitting, autrement dit, le modèle n'a pas "bêtement" appris "par cœur" le training set durant la phase de minimisation d'erreur. J'ai bon ?
Dommage qu'on ne puisse pas liker deux fois pour cette vidéo! Concernant l'expérience d'apprentissage des humains, on peut aussi prendre en compte celle qui est réalisée au cours de l'évolution, de génération en génération. Par exemple, Gabor a montré que les filtres portant son nom (des gaussiennes 2D dans l'espace de Fourier) minimisent l'aire du pavé temps-fréquence dont la borne inférieure (1/2) représente le compromis que l'on doit faire entre précision fréquentielle et précision spatiale/temporelle (une espèce de principe d'incertitude de Heisengerg transposé à la théorie de l'information selon Gabor...). Quand Hubel et Wiesel ont découvert que les cellules simples du cortex visuel des vertébrés étaient sensibles aux orientations et aux fréquences (et organisées ainsi en colonnes dans l'aire V1), les filtres de Gabor sont apparus comme de bons candidats pour modéliser ces cellules. Il se trouve d'ailleurs que lorsqu'on apprend un réseau profond convolutif (CNN) sur des images naturelles (celles que les humains et leurs ancêtres ont vus majoritairement au cours de l'évolution) les filtres de la première couche convolutive ressemblent précisément à des filtres de Gabor.
Hello, je me posais une question : si une IA crée quelque chose dont on ne comprend pas le fonctionnement, comment va t-il alors être possible de breveter cette chose ?
Encore une super vidéo pour remettre en question mon jugement, merci. Justement dans le cadre du pi day (14 mars), je cherchais un évènement sur paris concernant la fête des maths, y a-t'il d'autres endroit que le panthéon (je vais me renseigner pour celui-ci)?
Merci pour cette vidéo, malheureusement j’ai été un peu perdu par les explications (ayant vu les vidéos de VC dimension par Caltech). Il aurait été bien que tu parles directement du nombre maximum d’hypothèses faisables (dans le chapeau; par ailleurs, l’exemple est contre productif à mon sens, car je me suis pommé). Tu as fait un petit peu d’under fitting en simplifiant les termes, l’intention est là néanmoins
Salut Lee Je trouve ta conclusion intéressante et ça me laisse sur une question plus tellement mathématique... Mais un peu quand meme ;) Supposons que nous ayons en effet une tendance a la sur-interprétation... Alors pourquoi ? La sélection naturelle nous y a-t-elle contraint, ou est-ce un coup de malchance si nous sommes si stupides ? Mais nous avions eu une raison pour notre survie de tout sur-interpréter, alors ne serait-il finalement pas ««souhaitable»» pour une machine qu'elle procède ainsi ? Car après tout, c'est parfois d'intuitions grossières et qui peuvent paraitre stupides que peuvent arriver de brillantes idées Merci à toi pour ton travail
Science4All Merci de ta réponse Mais dans ce cas, si ce sont en fait les médias qui sur-interpètent, que penser des religions, des superstitions... Auxquelles beaucoup d'entre nous sont sensibles, et pas par la faute des médias ! À moins de considérer qu'il ne s'agisse là que d'un effet de groupe, d'hooliganisme et de contrôle du peuple aucunement lié à la notion de sur-interprétation... Mais au delà de tout ça, il serait intéressant alors de voir si il existe des études qui ont cherché à voir si nous êtres humains avons en moyenne davantage tendance à interpréter des données que les ordinateurs tels que fonctionnant ajourd'hui. Je veux dire, vaut-il mieux chercher à faire réfléchir la machine comme l'être humain en partant du principe que celui-ci est infaillible (si il n'est soumis à une autorité ou un effet de groupe qui le biaise), auquel cas la machine serait juste un humain avec une mémoire augmentée, ou alors vaut-il mieux repartir de 0 en ne considérant absolument pas ce que nous êtres humains aurions tendance a faire ? J'imagine que dans la pratique on fait un compromis des deux Mais je ne sais pas si il y a quelque chose d'intéressant à savoir la dessus en particulier
Il reste un truc qui me chagrine après cette série sur l'overfitting. Intuitivement, j'ai envie de dire qu'il existe des cas dans lesquels on peut utiliser principalement des jeux de données "pertinents". Par "pertinents", j'entends que le résultat final du système est dépendant de la combinaison de la plupart de ces données. J'ai envie de dire que ce sera le cas dans les systèmes complexes pour lesquels on a envie de parler d'effet papillon (un petit changement dans n'importe laquelle des données impliquera un grand changement d'état du système). La météo par exemple. Est-ce que ça veut dire qu'il sera difficile d'utiliser des approches de machine learning pour ce type de problème ?
J'ai des cours de LCA en médecine et j'aimerais savoir si le concept de chapeau correspondrait au principe d'analyse mutli- varié Dans le sens que si on essaie d'expliquer une variable Y avec un ensemble de variable Xi, alors la dimension de ton chapeau correspond au nombre de variable Xi? Il est aussi probable que je confonds deux notions très différente ^^
Oui pas facile et mathematiquement au dessus de mes compétences , Il y a aussi des thermes qui m' échappe dans les formulations des lois....mais l idée générale nous ramène sans arrêt au bayésienisme , et un sens profond semble ce dessinée dans la façon de faire du machine learning ... Merci de tanté de nous faire toucher du doigt les mathématiques sous jacente à cette révolution encore en devenir ...
Bonsoir et merci pour ton excellent travail ! J’ai une question qui n’a pas de rapport direct avec la vidéo. Je me souviens t’avoir déjà entendu dire que la majorité de tes savoirs en maths ne provenaient pas de tes années d’études. Alors je me demande, comment sais tu tout ce que tu sais aujourd’hui ? Encore merci et bonne soirée
Merci pour ta vidéo !! Au vu de celle de la semaine dernière, je m'attendais à ce que tu parles de théorie de l'information et des critères d'information (par exemple l'Akaike Information Criterion, qui est un peu un outil "magique" permettant d'approximer la déviance out-of-sample d'un modèle)... mais tu gardes peut-être ça pour plus tard ? :-)
damien Bobelin Parce que c'est le vocabulaire utilisé dans la recherche et qu'on a pas envie d'essayer de trouver le vrai terme anglais à partir d'une traduction qui n'est jamais employée dans le milieu.
Neloka je comprend bien, mais il me semble que pour la vulgarisation, utiliser des termes en francais aiderais a la clarté du propos. Juste une remarque en passant 😉
J'ai l'impression que tout cela se rapproche des critères d'information tel que le Critère d'information d'Akaike (AIC) et le critère d'information bayésien (BIC) : l'utilisation de tels critères est-il justifiée par le théorème présenté ici ?
Ca me pose beaucoup d interogation Concernant les combinatoires et les probabilite des comportements via les sed, que representerai d ailleur l ensemble des parties des interpretations ad hoc ?
Bonjour, j'ai découvert le format de science4all où lê raconte la biographie d'un scientifique important. Il s'est malheureusement arrêté après 5 vidéos mais je les trouvais très intéressantes. Connaitriez-vous une chaîne youtube qui fait ce genre de vidéos (Histoire des sciences/biographie des grands scientifiques) svp ?
Si je tire une explication ad-hoc de mon chapeau mais qu'il est opposé à une explication déjà pioché je le détecte comment? Car une explication peut être les gens A n'aiment pas B et une explication pour un autre cas peut être les gens A aiment B et j'ai pioché les 2 explications, laquelle est la bonne?
Merci bcp Lé pour cette vidéo (pas tt compris, mais j'ai découvert plusieurs choses et je reviendrai un de ces jrs pour compléter ;) Sinon serait il possible SVP d'avoir la liste des collab montrées à 13:15 ? Je n'en ai que 4/6 ;)
Bonjour, j'aime bien ta chaîne mais cet épisode est vraiment trop flou (en règle générale je n'ai pas trop de difficulté à suivre (je suis ingénieur)) mais la, je pense que la vulgarisation est un peu passé à côté, c'est dommage. Cependant je t'encourage à continuer ta chaîne est super. Merci pour ce que tu fais
Très bonne vidéo! Petit détail, j'ai été gêné à la lecture par le fait que tu introduises la terminologie "dimension VC" sans expliquer d'où vient ce nom! Bon, après c'est écrit explicitement dans la description de la vidéo, et tu parles de Chervonenkis et Vapnik avant d'introduire la dimension VC, donc il ne faut pas non plus être une lumière pour comprendre... sachant qu'on peut aussi toujours aller se renseigner sur wikipedia!
Je trouve que tes videos sont superbes . Je trouve les videos de lannee derniere nettement plus passionante . Cest peut etre du au fait que cest plus rigoureux . Les maths cest beaux quand cest challengant ! Pourrais tu faire plus de videos hardcore ? La serie sur linfini est un classique . Cela ne reste que mon avis , jadorais regarder tes videos quand tu faisais la serie sur linfini , la je nai plus la meme passion , cest devenu un peu lourd et scolaire . Peace !!
C'était moins facile à comprendre que les vidéos précédentes mais au moins aussi pationnant ! Par contre, je vois pas quelles personnes de mon entourage feraient l'effort de comprendre :(
Lê j'veux venir te voir à l'EPFL j'habite juste à côté !!! Monte un petit rdv pour tes abonnés pour qu'on puisse tous te rencontrer :) au pire tu organises une rando cet été ahah
je crois qu'on parle de validation croisée lorsque avec un nombre de données n, on réalise des tests avec des ensembles de données de taille n/10 mais on réalise les tests sur des ensembles de test dont le contenu est variable (pas la taille)
Un épisode inspiré de la présentation du théorème de Bézout d'El Jj ? en tout cas, une très belle analyse de la démarche (car il est vrai que c'est finalement la démonstration qui limite le cadre d'étude et le terrain de jeu :-) )
Je suis chercheur en probabilité. J'ai du mal à voir pourquoi tu parle de vrai façon de parler d'un chercheur... J'ai un modèle de pensée beaucoup plus enfantin que tu le montre. En tout cas c'est très sympa comme vidéo
J'ai vraiment beaucoup de mal à comprendre le raisonnement bayésien quand il est formalisé en langage mathématique. J'ai particulièrement du mal avec l'explication Asharfh. Là j'avoue que vous m'avez perdu. As tu d'autres références à nous faire partager ? En voyant ta vidéo je me suis posé la question suivante. Peut on formaliser le principe du rasoir d'ockham en langage mathématique comme ceci : L'ensemble de solutions a privilégier est le plus petit ensemble d'explication sortant du chapeau expliquant toutes les données ?
Concrètement si on veut faire une analogie simple, les explications dans le chapeau sont des vecteurs qui forment une base d'un espace de dimension d ?
Dans le cas des classifieurs linéaires, le chapeau contient tous les hyperplans de séparation. Sachant que chaque hyperplan est identifiable par un vecteur de R^{d+1}, ça veut dire que le chapeau est alors l'ensemble des vecteurs de dimension d+1
J'ai toujours eu l'impression, sans avoir de mots et de théorie, que la physique quantique faisait du ad hoc. ** "On a une super théorie les gars bien joué. Elle est un peu velue, mais elle explique toutes les expériences qu'on a déjà réussi à faire. -Et si on faisait une nouvelle expérience pour voir? Oups, il y a un écart là... -ah mais attendez, j'ai créé une nouvelle particule, invisible et super contre intuitive, mais avec elle tout marche de nouveau. -Cool, on a une super théorie les gars, encore plus velue qu'avant mais elle explique encore plus de choses." Est ce que quelqu'un saurait formaliser ça pour le mesurer?
J'avais pris l'habitude de dire "conjecture" pour les idées non-prouvées, mais intéressantes, plutôt que théorême. En plus ça permet de dire "conjecturer". Qu'est-ce qui empêche?
vraiment super ! mais je pensais qu'en pratique on ne calculait jamais la dimension VC, que c'était juste une borne théorique (je suis pas informaticien aussi et j'y connais rien à la complexité des algorithmes). En tout cas en machine learning on ne la calcule jamais
Il manque un lien dans la descriptions pour la semaine des mathématiques. Je ne trouve nul pars sur le net le lien vers l'évènement de ton intervention.
Oula, j'ai vraiment décroché sur cette vidéo. J'ai pas bien suivi le début, et j'ai plus rien compris ensuite. Il faudra que je me revois ça au calme, et peut être plusieurs fois si j'en ai le courage...
Après un 2e visionnage, je pense que ce qui me perd, cse sont les termes utiliés. Un point c'est une "feature", qui a un "label". Ca veut dire une "propriété" ou un "attribut" qui a une "valeur" ? Bien que l'on parle de like/dislike, j'ai du mal à voir concrètement à quoi on associe ces likes/dislikes. Pour la dimension Vc, tu parles au début du nombre de points permettant de prendre des explications, mais ensuite tu parles du nombre d'explication et ça revient sur le nombre de points maximum à la fin. Malgré l'exemple donné ensuite, j'ai toujours du mal à voir à quoi correspondent les choses... Je me doute qu'il est difficile de vulgariser ce genre de théorême, et ses applications. Peut être que plus d'explications en se basant sur l'exemple des chocolats suisses, en indiquant dans cet exemple à quoi correspond un label et une feature, je pourrais mieux suivre. L'exemple avec les points dans le plan permet de bien sentir qu'il y a des valeurs limites, et donc de calculer la valeur de Vc, mais au delà de ça, j'arrive pas à saisir les choses. J'ai fait des maths, mais pas aussi poussé :(
On parle que d'overfitting mais en rien on ne garanti l'apprentissage ? Si VC est trop faible alors on ne peut rien expliquer ... Donc on donne une borne haute, on peut donner une borne basse ?
Science4All... Quand vous en êtes à parler de features de like et dislike de labels... Est-ce que vous pourriez admettre que vous êtes allez trop loin dans l'anglicisation ? (vous ou votre milieu hein, je m'en fiche) Éléments, étiquettes et j'aimes/je n'aime pas (ou pouce rouge/vert ou pouce en l'air/bas, etc), ce n'était pas compliqué et ça épargnait des saignements d'oreilles. Et vous avez dit ne connaître que les termes anglais (je suppose parce que les travaux étaient en anglais), mais qu'est-ce qui vous empêche de chercher dans un dictionnaire anglo-français pour trouver une traduction adéquate ? Au besoin, faire un néologisme. Ex: training set = ensemble d'entrainement (ou groupe d'entrainement, ou groupe à étudier, ou données d'entrainement, etc) testing set = ensemble à vérifier/falsifier ; ensemble à expérimenter/d'expérimentation ; données pour expérimentation ; etc (bon, la vidéo était bien quand même hein... Mais faites gaffe s'il vous plaît >
Nathan Jora Il a déjà parlé de ce problème. Le fait est qu'il n'y a pas de termes officiels français pour la majorité des concepts dont il parle donc à partir d'un moment autant reprendre le lexique de la recherche. Il faut comprendre au bout d'un moment que l'informatique même théorique ça se parle en anglais, point.
> Primo : Québec, Secundo, avant qu'il y ait eu des termes officiels anglais, il y avait des termes non-officiels anglais, donc à partir de ce moment là, autant ne pas essayer de s'inventer des excuses et utiliser des termes qui faciliteront la compréhension. Parce qu'étrangement, like et dislike de labels rend vachement moins bien compte du concept (pour des francophones) que on doit utiliser le terme anglais. Bravo, vous venez de découvrir le principe d'un cercle vicieux. Bon, je sais que je suis très acrimonieux, et je vous présente mes excuses si vous avez eu l'impression que je vous en voulais ou que je vous agressais (ou que j'en voulais à notre cher Lê, qui, rappelons le, fait tout de même de l'excellent travail, ce que je n'ai jamais voulu dénier), mais j'adore également la Science et la France, et honnêtement, être obligé de supporter les anglicismes à longueur de journées, tous plus absurdes les uns que les autres, et tous moins pratiques pour faire passer les idées auprès du public, à la longue, ça finit par me rendre dingue. Alors tant pis si je dois passer pour un chauvin parce que l'anglais m'insupporte rapidement (bon, je dis l'anglais, mais ça marche pour à peu près tout emprunt non justifié et non francisé à une autre langue), tant pis si je dois passer pour un casse-noisette (au moins je suis de la bonne musique ^^) parce que , mais si j'ai l'occasion de dire que ça ne serait pas plus mal d'y aller doucement sur l'anglais, eh bien je le dirai. En espérant que vous comprendrez ma position, je vous souhaite la bonne journée.
Sauf qu'a priori ce ne sont pas les vulgarisateurs qui introduisent les lexiques mais bien les chercheurs. :) Ton raisonnement est donc par conséquent biaisé et se résumerait plus de la sorte : Les publications sont en anglais -> on utilise des termes anglais -> c'est tout bénef parce que ça permet de centraliser les informations sur les concepts.
regardez cela : ua-cam.com/video/l2K2xneH-9g/v-deo.html le deep learning et la réalité de chacun dans nos vies ensuite reprenez cette série extrêmement bien faite et expliquer par science4all et d'autres YT, je suis sur que vous verrez les choses différemment... ou pas ^^
L'idée c'est que t'as une explication en tête. Et tout à coup il y a un exemple qui contredit ton explication. Au lieu de rejeter ton explication, tu peux alors la compléter avec une explication ad hoc.
Ce qui importe ce n'est pas le nombre de théories que peut sortir le chapeau, c'est la taille du chapeau. L'essence apprend plus que l'apparence. ;) Surinterprétation ? A quel niveau situer cela quand l’interprétation elle-même en est une, de par le simple fait qu'elle ne sait pas ?
Vus que le volume des Trous < à 100% du volume de l’emmental et que le nombre de trous est globalement homogène, plus il y a de trous plus il y d’emmental. D’ailleurs plus il y a de gruyère plus il y a de gruyère;plus il y de gruyère plus le nombre de trous = 0
1)Le volume des trous n'est pas forcément inférieur au volume d'emmental et 2) le nombre des trous n'est pas forcément homogène . C'est arbitraire et non démontré. C'est vous qui le dîtes. Ce ne sont pas des axiomes. Et cela ne fonctionne pas avec le gruyère car .................... il n' y a pas de trous dans le gruyère !!!
1) ce que je voulais dire c’est que le nombre trou < aux volumes du fromage entier (donc en comptant les trous) axiome qui peut être vérifié dès que tu peux voir le fromage 2) je partais du principe que pour augmenter le nombre de il faut également augmenter le volume totale de l’emmental 3) c’est pour sa que le nombre de trous du gruyère = 0 (c’était une blague)
Super vidéo ! Bien expliqué c'est clair ! Je possède une chaîne UA-cam de science moi aussi n'hésitez pas à venir voir et me donner des conseils merci !!
Neloka Ce sont des données qui permettent de juger un individu. Mais juger sur quelques données (disons 3 - 4) c'est faire de l'over-fitting puisque l'on a pas assez d'informations pour tirer des conclusions. Bon je reconnais que c'est pas l'exemple le plus pertinent. Pourquoi des rumeurs ne pourraient pas constituer des features d'une personne selon toi ?
La lune a une influence sur les naissances étant données que que le cycle menstruelle de toutes les mammifères femelles sont synchronisées avec le cycle lunaire (excepté les femmes parce que l'humain est trop perturbé par la lumière des lampes la nuit). Après je me doute que c'était par rapport au sex de l'enfant ^^' et du coup... pas d'influence
Sources? Je vous aide : il n'y a aucune source, c'est juste faux. De nombreux mammifères ont un cycle qui dépend des saisons, pour faire naître les jeunes à la bonne saison... (Tapez saisonnalité reproduction + le nom de l'espèce sur Google...). La lune influe certains animaux marins. Le cycle lunaire fait 29,5 jours, le cycle menstruel 28 en moyenne ; c'est différent. Cordialement
Wow la violence ^^' Je tiens à te faire remarquer que j'ai dit qu'il y avait une influence de la lune sur les naissances pour les mammifères non humain. J'ai surement surinterprété la cause de la perturbation par les lampes la nuit. Mais je maintiens que sur certain exemple on peut observé des corrélations entre le cycle de la lune et la reproduction / ovulation. source: (c'est un commentaire youtube hein, je suis pas sensé sourcé pour commenté une vidéo) www2.unil.ch/unicom/allez_savoir/as30/pages/sciences.html => "Les engoulevents naissent en période de pleine lune" (grues et filaments roses) => "Ce qui pourrait indiquer que la luminosité de la pleine lune fonctionne comme un signal additionnel [sur la reporduction des oursins]". booksandjournals.brillonline.com/content/journals/10.1163/156854001505523 => Voilà pour les sources. Petit commentaire: La pleine lune c'est un événement important dans le règne animal. Les prédateurs attrapent plus de proie lors des nouvelles lunes. Ce n'ai pas étonnant que l'évolution se soit synchronisé dans certain cas pour faire que les naissances est lieux pendant la pleine lune / nouvelle lune. La lune peut tout à fait interagir avec les ^^ être vivants par la lumière quelle transmet le soir et également par les marrés (marré plus forts à la pleine lune et à la nouvelle lune). Cordialement ;P
Euh... Science Étonnante ce n'est pas ici... mais je suis flatté par l'amalgame XD Je suis à Paris demain, à Lyon le 26 mars (je le dirai dans une prochaine vidéo), à Montpellier le 6 avril, à la Geek Touch à Lyon le 8 avril et à Vulgarizator à Lyon le 28 avril :p
Ca serait bien de définir ce qu'est exactement une explication ad hoc, hein. C'est traité comme si c'était évident, sans un seul exemple concret, du coup je n'ai absolument rien compris de l'épisode. J'ai l'impression de comprendre qu'une "explication ad hoc" c'est un item, ou une "règle", qui associe indépendament à chaque feature n le label m, donc en fait l'absence de toute "règle" au sens où on l'entend habituellement, qui permet une prédiction. Mais si c'était ça, la dimension maximale du chapeau serait toujours égale au nombre de features, de manière tout à fait triviale. Donc je bitte rien. Sinon, si on va dans un pays étranger, accompagné d'un guide qui parle notre langue, et qu'il nous montre un fruit ou un animal qu'on a jamais vu de notre vie, en disant: "Tu vois, ça, ici, ça s'appelle un XXXX", en principe on est immédiatement capable de saisir, de cet exemple unique, à peu près toutes les informations nécessaires pour pouvoir par la suite identifier convenablement le truc en question (à moins qu'il n'y ait un truc assez proche qui porte à confusion, par exemple, pas évident qu'un Inuit sache immédiatement faire la différence entre une courgette et un petit concombre, ou qu'un homme du Moyen Age ressuscité sache faire la différence entre une Renault et une Peugeot si on ne lui a pas expliqué que tout tient au logo, si on lui montre une voiture en disant "c'est une Peugeot", il risque simplement de se mettre à appeler toutes les voitures des Peugeot). Mais du coup, c'est bien qu'on est capable de dégager des règles pertinentes d'un nouveau set extrêmement réduit. Enfin, une fois encore, il faut déterminer exactement, dans des cas concrets de ce genre, comment on mesure le nombre de règles générées, et la taille du set. Ca pose la question de la modélisation en langage mathématique de la complexité du réel. J'ai l'impression que notre cerveau est bien mieux capable, dans le wanagain le plus total, de mettre en place des systèmes pertinents et adéquats, là où la réflexion formaliste n'est nécessairement qu'un cul de sac. On est effectivement pas très bons à prédire le résultat d'un lancer de pièce. Mais en même temps, en terme évolutif, on s'en moque complètement, si une bonne capacité de prédiction sur quelque chose d'aussi insignifiant implique qu'il faut 350 ans d'apprentissage pour maîtriser une langue, par exemple. Quelque part, les erreurs que fait "spontanément" notre cerveau (produit d'une évolution aveugle et bourrine), mais en même temps notre capacité à développer socialement les outils conceptuels pour compenser ces erreurs, nous indique précisément quel est l'optimal (ou proche de l'optimal) du dilemme sur-interprétation/sous-interprétation, pour des intelligences extrêment puissantes et développées (et qui ne se basent pas sur le transistor, mais sur le neurone, là encore y'a forcément des leçons à prendre pour créer des sytèmes plus efficaces).
Je viens d'avoir une sorte de révélation. Identifier une courgette ou une Peugeot, ce n'est pas réellement une question de training set. Enfin, si, mais c'est qu'on a un training set de taille 1 (1 feature => 1 label), le truc, c'est qu'on a l'expérience de définir de manière pertinente quelle est la dimension de la feature, qu'est-ce qui rentre concrètement dans la feature (pour un fruit, par exemple, toute une série de rapports définissant la forme, les couleurs, la texture, l'aspect, etc). Et dans un sens, c'est ça l'avantage du cerveau humain: il est capable de "surveiller" un nombre absolument colossal de traits (dimensions) potentiels d'une feature, de sélectionner les pertinents, et de cette manière d'être capable de faire des prédictions extrêmement satisfaisantes même avec un training set de taille extrêmement réduite, voire de taille 1. On a un pré-filtre, qui permet de déterminer une catégorie d'objet qui limite le nombre de traits/dimensions à considérer (on ne prends pas en compte les mêmes types de traits selon qu'on à affaire à un animal, un végétal, un objet inanimé naturel, ou un objet manufacturé, ou un mot, par exemple), et ensuite on mouline. J'ai intégré "mot" dans les catégories d'objets, parce que du coup je suis à peu près persuadé que c'est aussi comme ça que fonctionne l'intelligence sémantique, et c'est intéressant qu'un des modèles d'IA de traduction les plus performant fonctionne justement sur l'association d'un label ("mot") avec un niveau de corrélation avec un grand nombre de traits (constitués par d'autres mots, en analysant un très grand nombre de textes et leur traduction par un humain, et en regardant à quelle fréquence le mot label est associé au mot trait dans la traduction de la phrase, dans les grandes lignes).
J'ai bien peur que malheureusement, peu de telles approches mathématiques soient adoptées dans le chapeau de la vie quotidienne: le choix des caractéristiques exprimées et leurs explications sur-interprétées tentent à stigmatiser très fréquemment des populations estimées "non ad-hoc". Comment fait-on quand dans le chapeau 100% des explications sont surinterprétées ? Là, la valeur VCN est nulle non ? Et plein d'individus, c'est à dire tous ceux qui se retrouveront sur des jugements hâtifs et brutaux, penseront que leur explication est la meilleure alors qu'elle sera profondément injuste, non ? Ou ce n'est pas liée ?
Ne serait-ce pas une sorte de reformulation du rasoir d'Ockham? « Les multiples ne doivent pas être utilisés sans nécessité. » ( wikipedia ^^' ) ( en prenant les multiples comme étant la dimension VC et du coup on va chercher à la diminuer, relativement au test set )
Le commentaire sur le commentaire de Ky Fran a une formulation que je trouve un peu malheureuse. Nombreux sont les gens qui rejettent a priori les mathématiques pour leur "déconnexion avec le réel", et autres contestations du même genre de l'autorité qu'elle est sensée détenir en argumentation. Du coup, soutenir que les mathématiques peuvent aller à l'encontre de l'intuition ET y voir une limite de notre intuition, de but en blanc, sans nuance, ça me paraît légèrement pédant. Même si je suis, sur le fond, dans cet exemple, complètement d'accord. Je le relève parce que tu fais très peu (voire pas du tout) d'erreurs de communication et que celle là me paraît pourtant assez importante...
Oui c'était un peu maladroit :/ J'ai tendance à trop vite supposer que ceux qui lisent mes commentaires sont des viewers avertis ^^ Ceci dit je pense que les gens aiment être surpris. Et je pense qu'il faut faire l'éloge de la surprise en maths. Qui n'est pas fasciné par les espaces de grandes dimensions ? D'une certaine manière, c'est ce qu'il y a de plus excitant et de plus intrigant :p
Je suis on ne peut plus d'accord avec cet éloge de la surprise. Mais cette surprise là - celle qui consiste à se prendre une leçon de pensée arbitraire (oui oui je t'assure) venant d'une autorité que l'on est loin de reconnaître à priori - , je peux te dire, ayant grandi en établissements publics de banlieue parisienne (dont un est devenu ZEP), qu'elle est vite agressive. Surtout en ce qui concerne les mathématiques, qui admettent un mode de pensée tout sauf naturel, de niche et peu accessible, quoi qu'on en dise, dont le côté "bidouille ludique" que tu évoques n'est jamais relevé par les professeurs, au cœur des problématiques de sélection scolaire, et qui cristallisent tous les griefs que le grand public rumine à l'encontre de l'éducation en France. Une cible facile, en somme. Et qui est encore plus facile si, par malheur, ce genre de commentaires échappe à ton contrôle et se retrouve mal interprété. Je profite de ce commentaire pour en parler parce que ce sujet de société est rarement soulevé par les experts comme toi et c'est dommage. Surtout que tu étais bien parti pour sur la fin de la série "démocratie". Là, comme ça, en France, il y a Villani et c'est à peu près tout. Bon d'accord, il compte probablement pour plus d'un... Mais quand même.
merci ... j'ai trouver sa dans l'article Wikipédia www.grappa.univ-lille3.fr/ftp/reports/courspartie1.ps.gz et comme mon frère est pas trop fan de faire des maths sur ordi ... un peux comme moi avec mes linux mag j'essayerai de lui conseiller ton autre chaine ua-cam.com/users/TheWandida mais j'y crois pas trop ... merci PS: t'as eu l'occation de voir ce magazine : boutique.ed-diamond.com/les-guides/1291-gnulinux-magazine-hs-94.html ? si oui qu'est ce que t'en pence?
Bonjour, J'adore ta série sur l'intelligence artificielle mais je trouve que les vidéos sont de plus en plus floues sur les concepts et ils sont mal expliqués (qu'est-ce qu'un chapeau d'explications? ) Étant moi même assez scientifique, je n'arrive pas à saisir le sens de ce théorème.
message aux bocal a poisson essayer d allumer votre cerveau a 10% faites un cube représentant les vue dans l espace placer une sphère au centre en rotation observation on peu observer un point fixe au dessus de l axe et tous les point possible dans le cube de l hémisphère du point d observation et la l équateur une parti des deux hémisphère elle me dit quelques choses cet observation maintenant faites tourner cet hémisphère au tour d un point je vais être gentil on va pas la placer dans un axe de 54° comme votre théorie ou l observation serait encore plus flagrante observation on ne peux observer un point fixe au dessus de l axe et tous les point du cube apparaisse et disparaisse et on ne peu observer un point continuellement l ors de ça révolution conclusion la terre ne tourne pas autour du soleil je comprend que ceux qui vivent dans les roman de la nasa et star wars soit dessus tous corps sphérique tournant autour d un point ne peu observer un point fixe ou en mouvement systématique l ors de ça révolution tous s effondre a vos mouchoir pour le problème des épicycle le modèle géocentrique convient tout au tant
dolphin soul Ton commentaire est difficilement lisible, peux tu prendre la peine d'expliquer ton raisonnement ou bien donner un lien vers une explication de celui-ci si il te plait ?
la direction du ciel nocturne dans l année est nord est sud ouest dans c es condition on devrait voir des étoile disparaître et apparaître tous les 3 mois et il est impossible de voir une étoile toute l année seul le géocentrisme peu rassembler les condition observé mème les épicycle peu s expliquer dans le modèle géocentrique les incohérence sont trop notoire dans l héliocentrisme mais ce qui est le plus troublant c est le changement gigantesque qu il y a entre c es deux théorie i au niveau de la conception psychologique humaine l étoile polaire est plus clairement expliqué alors que le modèle héliocentrique l explique de manière farfelu avec les distance et des formule
dolphin soul J'ai vraiment du mal à comprendre ce que tu dis...par exemple tu peux définir "direction du ciel nocturne" ? Mais de toute façon je ne comprends pas ces histoires avec la NASA et Star Wars...ça fait depuis Newton qu'on sait que le Soleil tourne autour de la Terre (et vice versa), pourquoi cherche tu a défendre un modèle avec des arguments aussi flous alors que personne ne le contredit ?
Étant élève au lycée, c'est très intéressant de t'entendre parler de recherche, et surtout de la démarche intellectuelle des chercheurs. Vraiment c'est très bien !
Pour être bon en maths au lycée il suffit de répéter pleins "d'exercice-type" ...
Alors qu'il semble que pour être un bon chercheur, il faut réellement comprendre/connaître les objets avec lesquels on travaille. Formulé comme ça, j'aurais tendance à dire que les maths c'est pas abstrait du tout !!
On tire du chapeau l'explication du capitaine.... Le capitaine ad hoc
Bravo ! J'avais l'intuition, à l'école, qu'apprendre à trouver un théorème avant de le démontrer serait utile. J'en ai la preuve ! Merci.
Passionnant ! (bon, je suis relativement largué, je vais pas mentir hein) Et c'est vraiment cool que tu invites tes spectateurs à tiper tes featurings !
Ouaip, Lé c'est le youtuber qui met le plus en avant les chaines des autres youtuber ! ;)
Au-delà des grammar nazi des notations, pour ce que j'ai pu voir, beaucoup s'accrochent tels des moules sur un rocher aux notations. Si on change un x en y, si le polynôme du 2nd degré n'est pas ax²+bx+c=0, si ma fonction de la variable x s'appelle olive ou gérard et non pas f, certains sont perdus. C'est de la sous-interprétation au niveau même des symboles, même plus du sens qu'ils ont ...
Concernant la vidéo, on sent l'idée mais j'ai dû repasser pas mal de fois des parties pour comprendre, je sens que je vais re-regarder cet ep un jour !
Quoi qu'il en soit, le message des maths vivantes est vraiment top !
Je suis sûr qu'un paquet d'élève de lycée sont capable de faire (a+b)² mais pas (p+n)²
Peut-être parce que les notations standards permettent de développer des automatismes dans la pensée. On a pas envie de perdre 10min à comprendre les notations de quelqu'un à chaque fois qu'on lit une démonstration.
La "vulgaire" conclusion des 1exp/100data est juste magique !!!!!
PS : ON VEUT UN HARDCORE SUR BAYES !
C'était super intéressant, merci ! J'ai un peu eu du mal à suivre, notamment parce que les anciennes vidéos étaient loin dans mon esprit, mais t'as fait un super travail pour qu'on revienne sur les rails malgré tout je trouve.
Vivement la suite.
Quand les mathématiciens cherchent à diminuer la complexité des explications, peut-on dire qu'ils "nettoient les VC"?
N'empêche si quelqu'un me parle dans la même phrase de VC et de "pulvérisation maximale", j'évite de rentrer aux cabinets après lui.
Astuce N°1 : le vinaigre blanc Astuce N°2 : l'acide citrique Astuce N°3 : l'acide chlorhydrique Astuce N°4 : le bicarbonate de soude Astuce N°5 : le détartrant pour cafetière enfin recette de grand-mère :D pour nettoyer bonnement vos VC ;)
Vidéo intéressante. J'aime beaucoup la conclusion sur les actualités.
Je pense aussi que, dans la construction des mathématiques, les théorèmes précédent souvent les définitions. Cet épisode m'a fait repenser à l'évolution des notions de limites et de continuité, en particulier les notions de convergences simple et uniforme qui ont été introduites pour résoudre les problèmes posés par des théorèmes "démontrés" mais faux.
Je suis par contre plus sceptique sur la question de l''enseignement, s'il est sûrement profitable pour des élèves doués de se confronter à la démarche de talonnement afin de peaufiner une définition formalisant une intuition, cela risque fort de provoquer une forte confusion pour des personnes ayant moins de dispositions.
Saluuuuut j'adore toujours autant ce que tu fais merci!
Ce moment hyper triste où j'habite pas à Paris mais que je veux absolument venir :'(
Alala le jour où tu fais la même sur Nice... *dreaming*
J'étais justement à Nice pour Play Azur... même si j'ai omis de l'annoncer sur la chaîne (oops!).
Ceci dit, ça sent bon le Play Azur 2019 ;)
C'est vraiment très bien....
Si je peut me permettre, si vous preniez des données qui sont issue de règles établies.
- Je pense à la roulette ou le loto....
Merci Bonne journée
Yes ! Merci pour la réponse en vidéo :-)
J'adore Mr phi aussi, d'ailleurs j'écoute vos vidéos axiome avec un grand intérêt.
Et oui c'est vrai que c'est excellent de se rendre compte de tout ça et des biais cognitif aussi. Bref c'est bien passionnant tout ça :-D
Ultra passionnant encore, rien à dire de plus !
En effet toujours assez difficile à comprendre quand il s'agit des passages explicatif dans un langage mathématique, mais toujours vers la fin grâce a un exemple et une synthèse global on est rattrapé par une sensation d'avoir comprit des choses qui nous paraissaient au départ inaccessible à entrevoir.
J'ai toujours détesté les mathématiques car à l'école on nous formate pour adhérer à des concepts et théorèmes très rigide afin de répondre à des problèmes ultra-spécifiques (qui sont pour la plupart pas appliqué dans le quotidien, ce qui fait souvent en plus éloigner l'élève de l'intérêt porté à cet outil) en omettant leur origine qui a été finalement élaboré en bricolant.
Beaucoup oublie qu'en enseignant les mathématiques, en tant qu'outil il doit être en priorité utilisé pour faire du bricolage! Et grâce à ces vidéos, je commence de moins en moins à me sous-estimé dans l'approche faites par les mathématiques afin d'expliquer toutes ces notions sur le mécanisme même de l'apprentissage. Et franchement je dis merci pour ça, continue ainsi à élever les gens afin de ne pas se faire bouffer par ces futures monstres intelligents que seront nos enfants ou pas ^^.
Ta série de vidéos sur l'IA ouvre des perspectives éducatives phénoménales ; ça te dirait pas de filer des cours aux législateurs...? ;)
Merci pour ton super boulot !
Ça me fait un peux penser à l'explication du théorème de Bézout que El Ji a vulgariser le fait de détourner les définitions pour que notre intuition passe... C'est ça non?
Je suis un peu grammar nazi des notations dans ce cas, une formule où le rayon est h et la hauteur est r, c'est le meilleur moyen de se planter... et on n'a pas besoin de s'ajouter une difficulté supplémentaire (ceci est un exemple légèrement caricatural)
Moi aussi ^^ mais pas parce que ça évite des erreurs, juste par préférence
Quand mes potes écrivent a, b € X par exemple je les reprend avec (a, b) € X²
Mais de toute façon je suis aussi grammar nazi du français donc bon...
Bon là par contre comme je fais de la physique, je dois avouer que a,b € X c'est pas vraiment choquant pour moi haha
Walao Ah ! ^^ Oui bah euh de toute façon c'est pas supposé être choquant (enfin je pense hein)
mais *JE* trouve ça moche x)
En physique on a parfois tendance à pas trop en faire niveau rigueur mathématique aussi ...
Il m'aura fallu deux visionnages et faire des parallèles avec mes connaissances pratique sur le machine learning pour comprendre cette vidéo.
Donc, si j'ai bien compris, le théorème ad hoc dit que si la dimension VC est inférieur aux datas du training set, on ne fait pas l'overfitting, autrement dit, le modèle n'a pas "bêtement" appris "par cœur" le training set durant la phase de minimisation d'erreur.
J'ai bon ?
Dommage qu'on ne puisse pas liker deux fois pour cette vidéo! Concernant l'expérience d'apprentissage des humains, on peut aussi prendre en compte celle qui est réalisée au cours de l'évolution, de génération en génération. Par exemple, Gabor a montré que les filtres portant son nom (des gaussiennes 2D dans l'espace de Fourier) minimisent l'aire du pavé temps-fréquence dont la borne inférieure (1/2) représente le compromis que l'on doit faire entre précision fréquentielle et précision spatiale/temporelle (une espèce de principe d'incertitude de Heisengerg transposé à la théorie de l'information selon Gabor...). Quand Hubel et Wiesel ont découvert que les cellules simples du cortex visuel des vertébrés étaient sensibles aux orientations et aux fréquences (et organisées ainsi en colonnes dans l'aire V1), les filtres de Gabor sont apparus comme de bons candidats pour modéliser ces cellules. Il se trouve d'ailleurs que lorsqu'on apprend un réseau profond convolutif (CNN) sur des images naturelles (celles que les humains et leurs ancêtres ont vus majoritairement au cours de l'évolution) les filtres de la première couche convolutive ressemblent précisément à des filtres de Gabor.
J'ai pas tellement compris le rapport avec l'actualité, qu'est ce qu'une sur interprétation dans l'actualité ?
Hello, je me posais une question : si une IA crée quelque chose dont on ne comprend pas le fonctionnement, comment va t-il alors être possible de breveter cette chose ?
Question idiote : à 11:40 (théorème de Vapnik), log c'est base 10 ou népérien?
Excellent ! Merci !
Coucou l'algorithme !Cette vidéo est bien
Encore une super vidéo pour remettre en question mon jugement, merci.
Justement dans le cadre du pi day (14 mars), je cherchais un évènement sur paris concernant la fête des maths, y a-t'il d'autres endroit que le panthéon (je vais me renseigner pour celui-ci)?
Merci pour cette vidéo, malheureusement j’ai été un peu perdu par les explications (ayant vu les vidéos de VC dimension par Caltech). Il aurait été bien que tu parles directement du nombre maximum d’hypothèses faisables (dans le chapeau; par ailleurs, l’exemple est contre productif à mon sens, car je me suis pommé). Tu as fait un petit peu d’under fitting en simplifiant les termes, l’intention est là néanmoins
Salut Lee
Je trouve ta conclusion intéressante et ça me laisse sur une question plus tellement mathématique... Mais un peu quand meme ;)
Supposons que nous ayons en effet une tendance a la sur-interprétation...
Alors pourquoi ? La sélection naturelle nous y a-t-elle contraint, ou est-ce un coup de malchance si nous sommes si stupides ?
Mais nous avions eu une raison pour notre survie de tout sur-interpréter, alors ne serait-il finalement pas ««souhaitable»» pour une machine qu'elle procède ainsi ? Car après tout, c'est parfois d'intuitions grossières et qui peuvent paraitre stupides que peuvent arriver de brillantes idées
Merci à toi pour ton travail
(apres relecture, il manque un «si» : mais si nous avions...)
Je pense surtout que la sélection naturelle ne nous a pas préparé aux journaux télévisés ;)
Science4All Merci de ta réponse
Mais dans ce cas, si ce sont en fait les médias qui sur-interpètent, que penser des religions, des superstitions... Auxquelles beaucoup d'entre nous sont sensibles, et pas par la faute des médias ! À moins de considérer qu'il ne s'agisse là que d'un effet de groupe, d'hooliganisme et de contrôle du peuple aucunement lié à la notion de sur-interprétation...
Mais au delà de tout ça, il serait intéressant alors de voir si il existe des études qui ont cherché à voir si nous êtres humains avons en moyenne davantage tendance à interpréter des données que les ordinateurs tels que fonctionnant ajourd'hui.
Je veux dire, vaut-il mieux chercher à faire réfléchir la machine comme l'être humain en partant du principe que celui-ci est infaillible (si il n'est soumis à une autorité ou un effet de groupe qui le biaise), auquel cas la machine serait juste un humain avec une mémoire augmentée, ou alors vaut-il mieux repartir de 0 en ne considérant absolument pas ce que nous êtres humains aurions tendance a faire ? J'imagine que dans la pratique on fait un compromis des deux
Mais je ne sais pas si il y a quelque chose d'intéressant à savoir la dessus en particulier
Sur-interprétation et causalité sur-déterminée est-ce la même chose ?
Il reste un truc qui me chagrine après cette série sur l'overfitting. Intuitivement, j'ai envie de dire qu'il existe des cas dans lesquels on peut utiliser principalement des jeux de données "pertinents". Par "pertinents", j'entends que le résultat final du système est dépendant de la combinaison de la plupart de ces données. J'ai envie de dire que ce sera le cas dans les systèmes complexes pour lesquels on a envie de parler d'effet papillon (un petit changement dans n'importe laquelle des données impliquera un grand changement d'état du système). La météo par exemple. Est-ce que ça veut dire qu'il sera difficile d'utiliser des approches de machine learning pour ce type de problème ?
J'ai des cours de LCA en médecine et j'aimerais savoir si le concept de chapeau correspondrait au principe d'analyse mutli- varié
Dans le sens que si on essaie d'expliquer une variable Y avec un ensemble de variable Xi, alors la dimension de ton chapeau correspond au nombre de variable Xi?
Il est aussi probable que je confonds deux notions très différente ^^
C'est moi qu'elle a pulvérisé cette vidéo...
Pareil. C'est la première fois que cela m'a semblé aussi abstrait
Moi j'ai tout compris c'est simpliste! Les mathématiciens sont des sur-hommes et nous des pauvres cons qui sur-interprètent.
Oui pas facile et mathematiquement au dessus de mes compétences , Il y a aussi des thermes qui m' échappe dans les formulations des lois....mais l idée générale nous ramène sans arrêt au bayésienisme , et un sens profond semble ce dessinée dans la façon de faire du machine learning ...
Merci de tanté de nous faire toucher du doigt les mathématiques sous jacente à cette révolution encore en devenir ...
Bonsoir et merci pour ton excellent travail ! J’ai une question qui n’a pas de rapport direct avec la vidéo. Je me souviens t’avoir déjà entendu dire que la majorité de tes savoirs en maths ne provenaient pas de tes années d’études. Alors je me demande, comment sais tu tout ce que tu sais aujourd’hui ? Encore merci et bonne soirée
Merci pour ta vidéo !! Au vu de celle de la semaine dernière, je m'attendais à ce que tu parles de théorie de l'information et des critères d'information (par exemple l'Akaike Information Criterion, qui est un peu un outil "magique" permettant d'approximer la déviance out-of-sample d'un modèle)... mais tu gardes peut-être ça pour plus tard ? :-)
Je ne connaissais pas ^^
Mais oui, ce critère est lié à la dimension VC. Et plus encore au pur bayésianisme !
Juste une question. Pourquoi parle tu en anglais? (Traning sample donne echantillon d entraînement....)
damien Bobelin Parce que c'est le vocabulaire utilisé dans la recherche et qu'on a pas envie d'essayer de trouver le vrai terme anglais à partir d'une traduction qui n'est jamais employée dans le milieu.
Neloka je comprend bien, mais il me semble que pour la vulgarisation, utiliser des termes en francais aiderais a la clarté du propos. Juste une remarque en passant 😉
J'ai l'impression que tout cela se rapproche des critères d'information tel que le Critère d'information d'Akaike (AIC) et le critère d'information bayésien (BIC) : l'utilisation de tels critères est-il justifiée par le théorème présenté ici ?
Ca me pose beaucoup d interogation Concernant les combinatoires et les probabilite des comportements via les sed, que representerai d ailleur l ensemble des parties des interpretations ad hoc ?
Bonjour, j'ai découvert le format de science4all où lê raconte la biographie d'un scientifique important. Il s'est malheureusement arrêté après 5 vidéos mais je les trouvais très intéressantes. Connaitriez-vous une chaîne youtube qui fait ce genre de vidéos (Histoire des sciences/biographie des grands scientifiques) svp ?
"J'm'énerve pas j'explique" a commencé il y a quelques mois : ua-cam.com/channels/1Ue7TuX3iH4y8-Qrjj-hyg.html
Et je suis fan !!
Science4All Merci ! Je vais aller y faire un tour
Je crois qu’il aurait été super de continuer avec un exemple pour qu’on se représente mieux les explications adhoc ect...
Si je tire une explication ad-hoc de mon chapeau mais qu'il est opposé à une explication déjà pioché je le détecte comment?
Car une explication peut être les gens A n'aiment pas B et une explication pour un autre cas peut être les gens A aiment B et j'ai pioché les 2 explications, laquelle est la bonne?
C'est lié au chapeau des accords magiques ? :)
Ne pas confondre rigueur avec rigidité: l'inférence ici n'est qu'implicative 😉et le flou s'oppose plus à la rigueur qu'à la rigidité !!!
Merci bcp Lé pour cette vidéo (pas tt compris, mais j'ai découvert plusieurs choses et je reviendrai un de ces jrs pour compléter ;)
Sinon serait il possible SVP d'avoir la liste des collab montrées à 13:15 ? Je n'en ai que 4/6 ;)
Ce sont tous des épisodes de la série sur l'IA. Ce sont les épisodes 2, 3, 5, 11, 12 et 13 ;)
A demain alors ! ;)
Bonjour, j'aime bien ta chaîne mais cet épisode est vraiment trop flou (en règle générale je n'ai pas trop de difficulté à suivre (je suis ingénieur)) mais la, je pense que la vulgarisation est un peu passé à côté, c'est dommage.
Cependant je t'encourage à continuer ta chaîne est super.
Merci pour ce que tu fais
Très bonne vidéo! Petit détail, j'ai été gêné à la lecture par le fait que tu introduises la terminologie "dimension VC" sans expliquer d'où vient ce nom!
Bon, après c'est écrit explicitement dans la description de la vidéo, et tu parles de Chervonenkis et Vapnik avant d'introduire la dimension VC, donc il ne faut pas non plus être une lumière pour comprendre... sachant qu'on peut aussi toujours aller se renseigner sur wikipedia!
Je trouve que tes videos sont superbes . Je trouve les videos de lannee derniere nettement plus passionante . Cest peut etre du au fait que cest plus rigoureux . Les maths cest beaux quand cest challengant ! Pourrais tu faire plus de videos hardcore ? La serie sur linfini est un classique . Cela ne reste que mon avis , jadorais regarder tes videos quand tu faisais la serie sur linfini , la je nai plus la meme passion , cest devenu un peu lourd et scolaire . Peace !!
C'était moins facile à comprendre que les vidéos précédentes mais au moins aussi pationnant !
Par contre, je vois pas quelles personnes de mon entourage feraient l'effort de comprendre :(
Wow, je vois que tu te coltines au moins la première centaine de commentaire. Bon courage :)
Lê j'veux venir te voir à l'EPFL j'habite juste à côté !!! Monte un petit rdv pour tes abonnés pour qu'on puisse tous te rencontrer :) au pire tu organises une rando cet été ahah
!! le COMPLOT médiatique est mathématique !? excellent !!
Comment la dimension VC peut elle être une fraction du training set?
Arthur Dall Une fraction de la *taille* du training set.
je crois qu'on parle de validation croisée lorsque avec un nombre de données n, on réalise des tests avec des ensembles de données de taille n/10 mais on réalise les tests sur des ensembles de test dont le contenu est variable (pas la taille)
Trop bien !!
Un épisode inspiré de la présentation du théorème de Bézout d'El Jj ? en tout cas, une très belle analyse de la démarche (car il est vrai que c'est finalement la démonstration qui limite le cadre d'étude et le terrain de jeu :-) )
Je suis chercheur en probabilité. J'ai du mal à voir pourquoi tu parle de vrai façon de parler d'un chercheur... J'ai un modèle de pensée beaucoup plus enfantin que tu le montre.
En tout cas c'est très sympa comme vidéo
J'ai un goût particulier pour le touillage du sucre avec une fourchette ... ça pose un problème ? :D
J'ai vraiment beaucoup de mal à comprendre le raisonnement bayésien quand il est formalisé en langage mathématique. J'ai particulièrement du mal avec l'explication Asharfh. Là j'avoue que vous m'avez perdu. As tu d'autres références à nous faire partager ?
En voyant ta vidéo je me suis posé la question suivante. Peut on formaliser le principe du rasoir d'ockham en langage mathématique comme ceci :
L'ensemble de solutions a privilégier est le plus petit ensemble d'explication sortant du chapeau expliquant toutes les données ?
Concrètement si on veut faire une analogie simple, les explications dans le chapeau sont des vecteurs qui forment une base d'un espace de dimension d ?
Dans le cas des classifieurs linéaires, le chapeau contient tous les hyperplans de séparation. Sachant que chaque hyperplan est identifiable par un vecteur de R^{d+1}, ça veut dire que le chapeau est alors l'ensemble des vecteurs de dimension d+1
Science4All Merci beaucoup Lê !
Le chapeau c'est l'espace des hypothèses
J'ai toujours eu l'impression, sans avoir de mots et de théorie, que la physique quantique faisait du ad hoc. **
"On a une super théorie les gars bien joué. Elle est un peu velue, mais elle explique toutes les expériences qu'on a déjà réussi à faire.
-Et si on faisait une nouvelle expérience pour voir? Oups, il y a un écart là...
-ah mais attendez, j'ai créé une nouvelle particule, invisible et super contre intuitive, mais avec elle tout marche de nouveau.
-Cool, on a une super théorie les gars, encore plus velue qu'avant mais elle explique encore plus de choses."
Est ce que quelqu'un saurait formaliser ça pour le mesurer?
J'avais pris l'habitude de dire "conjecture" pour les idées non-prouvées, mais intéressantes, plutôt que théorême. En plus ça permet de dire "conjecturer". Qu'est-ce qui empêche?
J'ai pas compris signifie quoi société ad hoc
Bon courage .. et je vous conseille de faire un vidéo pour les fractales ..
Salah CHAIB regarde la serie sur linfini , il parle de courbes de weistrass , des fractales de mandelbrot .... cest excellant
Ok ...Mais je pense ce n'est pas en détail ..
vraiment super ! mais je pensais qu'en pratique on ne calculait jamais la dimension VC, que c'était juste une borne théorique (je suis pas informaticien aussi et j'y connais rien à la complexité des algorithmes). En tout cas en machine learning on ne la calcule jamais
T'anticipes le prochain épisode ;)
Feu Stephen HAWKING
R.I.P (8 janvier 1942 - 14 mars 2018)
Car ad hoc ?
Julien Rayot Capitaine
Bonjour, je suis le like 450. Je répond à vos questions.
Quelle est la répartition mathématique des nombres premiers dans l'univers infini des entiers naturels ?
Il manque un lien dans la descriptions pour la semaine des mathématiques. Je ne trouve nul pars sur le net le lien vers l'évènement de ton intervention.
Merci ! Je l'ai rajouté :)
www.paris-pantheon.fr/Actualites/La-Semaine-des-Mathematiques
Oula, j'ai vraiment décroché sur cette vidéo.
J'ai pas bien suivi le début, et j'ai plus rien compris ensuite.
Il faudra que je me revois ça au calme, et peut être plusieurs fois si j'en ai le courage...
Courage courage :p
J'allais dire la même chose...! Pas facile facile ! Mais ultra intéressant...!
Après un 2e visionnage, je pense que ce qui me perd, cse sont les termes utiliés. Un point c'est une "feature", qui a un "label". Ca veut dire une "propriété" ou un "attribut" qui a une "valeur" ?
Bien que l'on parle de like/dislike, j'ai du mal à voir concrètement à quoi on associe ces likes/dislikes.
Pour la dimension Vc, tu parles au début du nombre de points permettant de prendre des explications, mais ensuite tu parles du nombre d'explication et ça revient sur le nombre de points maximum à la fin.
Malgré l'exemple donné ensuite, j'ai toujours du mal à voir à quoi correspondent les choses...
Je me doute qu'il est difficile de vulgariser ce genre de théorême, et ses applications.
Peut être que plus d'explications en se basant sur l'exemple des chocolats suisses, en indiquant dans cet exemple à quoi correspond un label et une feature, je pourrais mieux suivre.
L'exemple avec les points dans le plan permet de bien sentir qu'il y a des valeurs limites, et donc de calculer la valeur de Vc, mais au delà de ça, j'arrive pas à saisir les choses.
J'ai fait des maths, mais pas aussi poussé :(
Perso j'ai pas compris l'idée de l'explication ad hok :'(
On parle que d'overfitting mais en rien on ne garanti l'apprentissage ? Si VC est trop faible alors on ne peut rien expliquer ... Donc on donne une borne haute, on peut donner une borne basse ?
Bien vu ! Et en effet, c'est un gros problème (je pense)...
Science4All c’est déjà bien de pouvoir placer une borne. Ça donne une idée de la complexité du learner nécessaire.
Science4All...
Quand vous en êtes à parler de features de like et dislike de labels... Est-ce que vous pourriez admettre que vous êtes allez trop loin dans l'anglicisation ? (vous ou votre milieu hein, je m'en fiche)
Éléments, étiquettes et j'aimes/je n'aime pas (ou pouce rouge/vert ou pouce en l'air/bas, etc), ce n'était pas compliqué et ça épargnait des saignements d'oreilles.
Et vous avez dit ne connaître que les termes anglais (je suppose parce que les travaux étaient en anglais), mais qu'est-ce qui vous empêche de chercher dans un dictionnaire anglo-français pour trouver une traduction adéquate ? Au besoin, faire un néologisme.
Ex: training set = ensemble d'entrainement (ou groupe d'entrainement, ou groupe à étudier, ou données d'entrainement, etc)
testing set = ensemble à vérifier/falsifier ; ensemble à expérimenter/d'expérimentation ; données pour expérimentation ; etc
(bon, la vidéo était bien quand même hein... Mais faites gaffe s'il vous plaît >
Nathan Jora Il a déjà parlé de ce problème. Le fait est qu'il n'y a pas de termes officiels français pour la majorité des concepts dont il parle donc à partir d'un moment autant reprendre le lexique de la recherche. Il faut comprendre au bout d'un moment que l'informatique même théorique ça se parle en anglais, point.
>
Primo : Québec,
Secundo, avant qu'il y ait eu des termes officiels anglais, il y avait des termes non-officiels anglais, donc à partir de ce moment là, autant ne pas essayer de s'inventer des excuses et utiliser des termes qui faciliteront la compréhension.
Parce qu'étrangement, like et dislike de labels rend vachement moins bien compte du concept (pour des francophones) que on doit utiliser le terme anglais.
Bravo, vous venez de découvrir le principe d'un cercle vicieux.
Bon, je sais que je suis très acrimonieux, et je vous présente mes excuses si vous avez eu l'impression que je vous en voulais ou que je vous agressais (ou que j'en voulais à notre cher Lê, qui, rappelons le, fait tout de même de l'excellent travail, ce que je n'ai jamais voulu dénier), mais j'adore également la Science et la France, et honnêtement, être obligé de supporter les anglicismes à longueur de journées, tous plus absurdes les uns que les autres, et tous moins pratiques pour faire passer les idées auprès du public, à la longue, ça finit par me rendre dingue. Alors tant pis si je dois passer pour un chauvin parce que l'anglais m'insupporte rapidement (bon, je dis l'anglais, mais ça marche pour à peu près tout emprunt non justifié et non francisé à une autre langue), tant pis si je dois passer pour un casse-noisette (au moins je suis de la bonne musique ^^) parce que , mais si j'ai l'occasion de dire que ça ne serait pas plus mal d'y aller doucement sur l'anglais, eh bien je le dirai.
En espérant que vous comprendrez ma position, je vous souhaite la bonne journée.
Sauf qu'a priori ce ne sont pas les vulgarisateurs qui introduisent les lexiques mais bien les chercheurs. :)
Ton raisonnement est donc par conséquent biaisé et se résumerait plus de la sorte :
Les publications sont en anglais -> on utilise des termes anglais -> c'est tout bénef parce que ça permet de centraliser les informations sur les concepts.
J'aime bien la chaîne, mais pour une fois je n'ai pas compris grand chose ... mais je ne suis pas un matheux.
Oui j'ai abordé là une notion difficile. Mais je pense que le plus intéressant, c'est la démarche qui conduit à cette notion difficile :p
Comme disais M. Dubourg mon Prof de math : les maths c'est un peu comme la cuisine.
regardez cela : ua-cam.com/video/l2K2xneH-9g/v-deo.html le deep learning et la réalité de chacun dans nos vies ensuite reprenez cette série extrêmement bien faite et expliquer par science4all et d'autres YT, je suis sur que vous verrez les choses différemment... ou pas ^^
merci :)
J'ai jamais compris l'expression "ad hoc", est-ce que quelqu'un ayant ces connaissances voudrait bien les partager avec moi ? :p
L'idée c'est que t'as une explication en tête. Et tout à coup il y a un exemple qui contredit ton explication. Au lieu de rejeter ton explication, tu peux alors la compléter avec une explication ad hoc.
Cool, merci. C'est clair maintenant.
mon riz de lait aux amande de Riz PETIT TOFU MATHEMATIQUE je suis de retour
Ce qui importe ce n'est pas le nombre de théories que peut sortir le chapeau, c'est la taille du chapeau.
L'essence apprend plus que l'apparence. ;)
Surinterprétation ? A quel niveau situer cela quand l’interprétation elle-même en est une, de par le simple fait qu'elle ne sait pas ?
Dire qu'on aurait pu avoir une série sur l'algèbre... Je suis quasi sûr que tous ceux qui ont voté IA ont décroché aussi....
Très dure celle là !
Sachant que plus il y a d 'emmental, plus il y a de trous; plus il y a de trous, moins il y a d'emmental...
Vus que le volume des Trous < à 100% du volume de l’emmental et que le nombre de trous est globalement homogène, plus il y a de trous plus il y d’emmental.
D’ailleurs plus il y a de gruyère plus il y a de gruyère;plus il y de gruyère plus le nombre de trous = 0
1)Le volume des trous n'est pas forcément inférieur au volume d'emmental et 2) le nombre des trous n'est pas forcément homogène . C'est arbitraire et non démontré. C'est vous qui le dîtes. Ce ne sont pas des axiomes.
Et cela ne fonctionne pas avec le gruyère car .................... il n' y a pas de trous dans le gruyère !!!
1) ce que je voulais dire c’est que le nombre trou < aux volumes du fromage entier (donc en comptant les trous) axiome qui peut être vérifié dès que tu peux voir le fromage 2) je partais du principe que pour augmenter le nombre de il faut également augmenter le volume totale de l’emmental 3) c’est pour sa que le nombre de trous du gruyère = 0 (c’était une blague)
oui, j'avais compris; moi aussi c'était une blague au départ...:)
Ouais j’avais remarqué mais des fois j’ai bien débattre pour essayer de démontrer des trucs (inutile) 8)
Yo! Manque le "grand" à 9:50 :p
pfiou il est velu cet épisode : j'ai pas tout compris dans le détails mais juste dans le principe...
Super vidéo ! Bien expliqué c'est clair ! Je possède une chaîne UA-cam de science moi aussi n'hésitez pas à venir voir et me donner des conseils merci !!
j'ai rien compris lol
ah nan ca va mieux après
Quand on entend des rumeurs sur quelqu'un et qu'on en tire des conclusions, on overfit carrément...
TKZ Non.
Neloka Pourquoi non ?
Parce que ça n'a rien à voir. Une rumeur n'est pas une feature de l'individu donc déjà c'est hors sujet.
Neloka Ce sont des données qui permettent de juger un individu. Mais juger sur quelques données (disons 3 - 4) c'est faire de l'over-fitting puisque l'on a pas assez d'informations pour tirer des conclusions. Bon je reconnais que c'est pas l'exemple le plus pertinent.
Pourquoi des rumeurs ne pourraient pas constituer des features d'une personne selon toi ?
La lune a une influence sur les naissances étant données que que le cycle menstruelle de toutes les mammifères femelles sont synchronisées avec le cycle lunaire (excepté les femmes parce que l'humain est trop perturbé par la lumière des lampes la nuit). Après je me doute que c'était par rapport au sex de l'enfant ^^' et du coup... pas d'influence
ah c'est une vidéo d'hygiène mentale ! ^^'
Sources? Je vous aide : il n'y a aucune source, c'est juste faux. De nombreux mammifères ont un cycle qui dépend des saisons, pour faire naître les jeunes à la bonne saison... (Tapez saisonnalité reproduction + le nom de l'espèce sur Google...). La lune influe certains animaux marins. Le cycle lunaire fait 29,5 jours, le cycle menstruel 28 en moyenne ; c'est différent. Cordialement
Wow la violence ^^'
Je tiens à te faire remarquer que j'ai dit qu'il y avait une influence de la lune sur les naissances pour les mammifères non humain. J'ai surement surinterprété la cause de la perturbation par les lampes la nuit. Mais je maintiens que sur certain exemple on peut observé des corrélations entre le cycle de la lune et la reproduction / ovulation.
source: (c'est un commentaire youtube hein, je suis pas sensé sourcé pour commenté une vidéo)
www2.unil.ch/unicom/allez_savoir/as30/pages/sciences.html => "Les engoulevents naissent en période de pleine lune" (grues et filaments roses)
=> "Ce qui pourrait indiquer que la luminosité de la pleine lune fonctionne comme un signal additionnel [sur la reporduction des oursins]".
booksandjournals.brillonline.com/content/journals/10.1163/156854001505523 =>
Voilà pour les sources. Petit commentaire: La pleine lune c'est un événement important dans le règne animal. Les prédateurs attrapent plus de proie lors des nouvelles lunes. Ce n'ai pas étonnant que l'évolution se soit synchronisé dans certain cas pour faire que les naissances est lieux pendant la pleine lune / nouvelle lune.
La lune peut tout à fait interagir avec les ^^ être vivants par la lumière quelle transmet le soir et également par les marrés (marré plus forts à la pleine lune et à la nouvelle lune).
Cordialement ;P
Science étonnante serait il possible de pouvoir te rencontrer? je suis prêt à me déplacer. Merci
Euh... Science Étonnante ce n'est pas ici... mais je suis flatté par l'amalgame XD
Je suis à Paris demain, à Lyon le 26 mars (je le dirai dans une prochaine vidéo), à Montpellier le 6 avril, à la Geek Touch à Lyon le 8 avril et à Vulgarizator à Lyon le 28 avril :p
Science4All mdrr. Dsl pour ce lapsus. C est super je vis dans la region parisienne! Pourrai je avoir l heure et l adresse pour demain? Merci.
Ca serait bien de définir ce qu'est exactement une explication ad hoc, hein. C'est traité comme si c'était évident, sans un seul exemple concret, du coup je n'ai absolument rien compris de l'épisode. J'ai l'impression de comprendre qu'une "explication ad hoc" c'est un item, ou une "règle", qui associe indépendament à chaque feature n le label m, donc en fait l'absence de toute "règle" au sens où on l'entend habituellement, qui permet une prédiction. Mais si c'était ça, la dimension maximale du chapeau serait toujours égale au nombre de features, de manière tout à fait triviale. Donc je bitte rien.
Sinon, si on va dans un pays étranger, accompagné d'un guide qui parle notre langue, et qu'il nous montre un fruit ou un animal qu'on a jamais vu de notre vie, en disant: "Tu vois, ça, ici, ça s'appelle un XXXX", en principe on est immédiatement capable de saisir, de cet exemple unique, à peu près toutes les informations nécessaires pour pouvoir par la suite identifier convenablement le truc en question (à moins qu'il n'y ait un truc assez proche qui porte à confusion, par exemple, pas évident qu'un Inuit sache immédiatement faire la différence entre une courgette et un petit concombre, ou qu'un homme du Moyen Age ressuscité sache faire la différence entre une Renault et une Peugeot si on ne lui a pas expliqué que tout tient au logo, si on lui montre une voiture en disant "c'est une Peugeot", il risque simplement de se mettre à appeler toutes les voitures des Peugeot). Mais du coup, c'est bien qu'on est capable de dégager des règles pertinentes d'un nouveau set extrêmement réduit.
Enfin, une fois encore, il faut déterminer exactement, dans des cas concrets de ce genre, comment on mesure le nombre de règles générées, et la taille du set. Ca pose la question de la modélisation en langage mathématique de la complexité du réel. J'ai l'impression que notre cerveau est bien mieux capable, dans le wanagain le plus total, de mettre en place des systèmes pertinents et adéquats, là où la réflexion formaliste n'est nécessairement qu'un cul de sac. On est effectivement pas très bons à prédire le résultat d'un lancer de pièce. Mais en même temps, en terme évolutif, on s'en moque complètement, si une bonne capacité de prédiction sur quelque chose d'aussi insignifiant implique qu'il faut 350 ans d'apprentissage pour maîtriser une langue, par exemple. Quelque part, les erreurs que fait "spontanément" notre cerveau (produit d'une évolution aveugle et bourrine), mais en même temps notre capacité à développer socialement les outils conceptuels pour compenser ces erreurs, nous indique précisément quel est l'optimal (ou proche de l'optimal) du dilemme sur-interprétation/sous-interprétation, pour des intelligences extrêment puissantes et développées (et qui ne se basent pas sur le transistor, mais sur le neurone, là encore y'a forcément des leçons à prendre pour créer des sytèmes plus efficaces).
Je viens d'avoir une sorte de révélation. Identifier une courgette ou une Peugeot, ce n'est pas réellement une question de training set. Enfin, si, mais c'est qu'on a un training set de taille 1 (1 feature => 1 label), le truc, c'est qu'on a l'expérience de définir de manière pertinente quelle est la dimension de la feature, qu'est-ce qui rentre concrètement dans la feature (pour un fruit, par exemple, toute une série de rapports définissant la forme, les couleurs, la texture, l'aspect, etc).
Et dans un sens, c'est ça l'avantage du cerveau humain: il est capable de "surveiller" un nombre absolument colossal de traits (dimensions) potentiels d'une feature, de sélectionner les pertinents, et de cette manière d'être capable de faire des prédictions extrêmement satisfaisantes même avec un training set de taille extrêmement réduite, voire de taille 1. On a un pré-filtre, qui permet de déterminer une catégorie d'objet qui limite le nombre de traits/dimensions à considérer (on ne prends pas en compte les mêmes types de traits selon qu'on à affaire à un animal, un végétal, un objet inanimé naturel, ou un objet manufacturé, ou un mot, par exemple), et ensuite on mouline.
J'ai intégré "mot" dans les catégories d'objets, parce que du coup je suis à peu près persuadé que c'est aussi comme ça que fonctionne l'intelligence sémantique, et c'est intéressant qu'un des modèles d'IA de traduction les plus performant fonctionne justement sur l'association d'un label ("mot") avec un niveau de corrélation avec un grand nombre de traits (constitués par d'autres mots, en analysant un très grand nombre de textes et leur traduction par un humain, et en regardant à quelle fréquence le mot label est associé au mot trait dans la traduction de la phrase, dans les grandes lignes).
Stephen Hawking n'est plus parmi nous :(
12:58 oof bien vu
J'ai bien peur que malheureusement, peu de telles approches mathématiques soient adoptées dans le chapeau de la vie quotidienne: le choix des caractéristiques exprimées et leurs explications sur-interprétées tentent à stigmatiser très fréquemment des populations estimées "non ad-hoc".
Comment fait-on quand dans le chapeau 100% des explications sont surinterprétées ? Là, la valeur VCN est nulle non ?
Et plein d'individus, c'est à dire tous ceux qui se retrouveront sur des jugements hâtifs et brutaux, penseront que leur explication est la meilleure alors qu'elle sera profondément injuste, non ? Ou ce n'est pas liée ?
Ne serait-ce pas une sorte de reformulation du rasoir d'Ockham?
« Les multiples ne doivent pas être utilisés sans nécessité. » ( wikipedia ^^' )
( en prenant les multiples comme étant la dimension VC et du coup on va chercher à la diminuer, relativement au test set )
Je me souviens tellement je rageais de devoir diviser par a/b au lieu de a:b
Le commentaire sur le commentaire de Ky Fran a une formulation que je trouve un peu malheureuse. Nombreux sont les gens qui rejettent a priori les mathématiques pour leur "déconnexion avec le réel", et autres contestations du même genre de l'autorité qu'elle est sensée détenir en argumentation. Du coup, soutenir que les mathématiques peuvent aller à l'encontre de l'intuition ET y voir une limite de notre intuition, de but en blanc, sans nuance, ça me paraît légèrement pédant. Même si je suis, sur le fond, dans cet exemple, complètement d'accord. Je le relève parce que tu fais très peu (voire pas du tout) d'erreurs de communication et que celle là me paraît pourtant assez importante...
Oui c'était un peu maladroit :/
J'ai tendance à trop vite supposer que ceux qui lisent mes commentaires sont des viewers avertis ^^
Ceci dit je pense que les gens aiment être surpris. Et je pense qu'il faut faire l'éloge de la surprise en maths. Qui n'est pas fasciné par les espaces de grandes dimensions ?
D'une certaine manière, c'est ce qu'il y a de plus excitant et de plus intrigant :p
Je suis on ne peut plus d'accord avec cet éloge de la surprise.
Mais cette surprise là - celle qui consiste à se prendre une leçon de pensée arbitraire (oui oui je t'assure) venant d'une autorité que l'on est loin de reconnaître à priori - , je peux te dire, ayant grandi en établissements publics de banlieue parisienne (dont un est devenu ZEP), qu'elle est vite agressive. Surtout en ce qui concerne les mathématiques, qui admettent un mode de pensée tout sauf naturel, de niche et peu accessible, quoi qu'on en dise, dont le côté "bidouille ludique" que tu évoques n'est jamais relevé par les professeurs, au cœur des problématiques de sélection scolaire, et qui cristallisent tous les griefs que le grand public rumine à l'encontre de l'éducation en France. Une cible facile, en somme. Et qui est encore plus facile si, par malheur, ce genre de commentaires échappe à ton contrôle et se retrouve mal interprété.
Je profite de ce commentaire pour en parler parce que ce sujet de société est rarement soulevé par les experts comme toi et c'est dommage. Surtout que tu étais bien parti pour sur la fin de la série "démocratie". Là, comme ça, en France, il y a Villani et c'est à peu près tout. Bon d'accord, il compte probablement pour plus d'un... Mais quand même.
Je viens de regarder la vidéo avec mon frère qui a fait des études de math fonda et il a dit ... il explique rien ... C est mon frère (trop Mr John)
Haha! Je lui laisse la preuve du théorème de Vapnik en exercice ;)
merci ... j'ai trouver sa dans l'article Wikipédia www.grappa.univ-lille3.fr/ftp/reports/courspartie1.ps.gz et comme mon frère est pas trop fan de faire des maths sur ordi ... un peux comme moi avec mes linux mag
j'essayerai de lui conseiller ton autre chaine ua-cam.com/users/TheWandida mais j'y crois pas trop ... merci
PS: t'as eu l'occation de voir ce magazine : boutique.ed-diamond.com/les-guides/1291-gnulinux-magazine-hs-94.html ? si oui qu'est ce que t'en pence?
9:51 En effet, il est faux. Il manque un mot ^^
Voila pourquoi le commentaire de texte de français en première est une absurdité :)
Bonjour,
J'adore ta série sur l'intelligence artificielle mais je trouve que les vidéos sont de plus en plus floues sur les concepts et ils sont mal expliqués (qu'est-ce qu'un chapeau d'explications? ) Étant moi même assez scientifique, je n'arrive pas à saisir le sens de ce théorème.
chapeau d'explications = ensemble d'hypothèses
First
message aux bocal a poisson essayer d allumer votre cerveau a 10% faites un cube représentant les vue dans l espace placer une sphère au centre en rotation observation on peu observer un point fixe au dessus de l axe et tous les point possible dans le cube de l hémisphère du point d observation et la l équateur une parti des deux hémisphère elle me dit quelques choses cet observation maintenant faites tourner cet hémisphère au tour d un point je vais être gentil on va pas la placer dans un axe de 54° comme votre théorie ou l observation serait encore plus flagrante observation on ne peux observer un point fixe au dessus de l axe et tous les point du cube apparaisse et disparaisse et on ne peu observer un point continuellement l ors de ça révolution conclusion la terre ne tourne pas autour du soleil je comprend que ceux qui vivent dans les roman de la nasa et star wars soit dessus tous corps sphérique tournant autour d un point ne peu observer un point fixe ou en mouvement systématique l ors de ça révolution tous s effondre a vos mouchoir pour le problème des épicycle le modèle géocentrique convient tout au tant
dolphin soul Ton commentaire est difficilement lisible, peux tu prendre la peine d'expliquer ton raisonnement ou bien donner un lien vers une explication de celui-ci si il te plait ?
la direction du ciel nocturne dans l année est nord est sud ouest dans c es condition on devrait voir des étoile disparaître et apparaître tous les 3 mois et il est impossible de voir une étoile toute l année seul le géocentrisme peu rassembler les condition observé mème les épicycle peu s expliquer dans le modèle géocentrique les incohérence sont trop notoire dans l héliocentrisme mais ce qui est le plus troublant c est le changement gigantesque qu il y a entre c es deux théorie i au niveau de la conception psychologique humaine l étoile polaire est plus clairement expliqué alors que le modèle héliocentrique l explique de manière farfelu avec les distance et des formule
dolphin soul J'ai vraiment du mal à comprendre ce que tu dis...par exemple tu peux définir "direction du ciel nocturne" ? Mais de toute façon je ne comprends pas ces histoires avec la NASA et Star Wars...ça fait depuis Newton qu'on sait que le Soleil tourne autour de la Terre (et vice versa), pourquoi cherche tu a défendre un modèle avec des arguments aussi flous alors que personne ne le contredit ?
je me suis expliqué dans terre plate par les triangle
pardon terre plate par les triangles