je me suis barré de l’école en terminale sans le bac, apres j'ai fait un mastére 2( école d'ingé CTI) épi un mastere 1 (dess) épi un (bac+6) mastère spécialisé (école ingé CTI). sinon ton bordel ca me parle pas plus que ca, c'est quoi ??????. bref les math j'ai jamais compris grand chose. Ton truc, j'ai du en entendre parler mais ca ne m'a pas troué le cul plus que ca.
Le deep learning existe effectivement depuis la fin des années 90 mais il y a eu beaucoup d'évolution depuis, notamment la généralisation des couches de convolution, le dropout, le RELU... Et pareil, pour la puissance de calcul : un pentium à 75 Mhz ce n'est pas tout à fait aussi puissant qu'un i7 8 cores à 3 Ghz (sans parler des GPU et autres).
Le deep learning moderne est bien plus doué que les humains dans certaines taches, c'est un fait. Il suffit de voir les avancées sur le jeu de Go, la reconnaissance de visages, l'aide au diagnostic médical, etc. Bien sûr ce sont des taches spécialisées et on a encore de la marge avant skynet mais ça n'a rien à voir avec l'horoscope.
Au moins on est d'accord la dessus. peu être efficace sur des taches spécialisées mais je crois qu'il va falloir voir cela sur le long terme.En te balançant 3000 réponses, il faudra déterminer dans quelle proportion les réponses se sont avérer exactes. quand à la puissance de calcul, les super ordinateurs existent depuis pas mal d'années donc c n'était pas un problème de puissance. maintenant c'est surement plus une question de données mise a la disposition de tout un chacun. plus on traite de données et plus on affine le résultat.
ça y est c'est le débat gens diplômés versus ceux qui n'ont pas fait d'études, y'avait longtemps !
C'est le réflexe culturel bien franco-français ça ( pourtant provenant de quelqu'un censé habiter au Québec...)
C'est pas parce qu'on est bac+5 qu'on est forcément meilleur qu'un autre.
Cela y contribue fortement mais ce n'est pas forcément l'essentiel.
D'ailleurs l'exemple que je donnerai fréquemment c'est le patron de ce grand groupe de téléphonie qui a fait école Polytechnique ( et forcément math sup/spé avant ) mais trop arrogant qu'il est ne voit pas que les entreprises qu'il dirige sont en train de faire faillite.
Pour la bonne et unique raison qu'il ne comprend absolument rien aux besoins du consommateur lambda....
d'ailleurs si vous en voulez d'autres exemples on peut en trouver à la pelle : le patron de la SNCF qui a fait l'ENA....
Ensuiter maitriser quelque chose tout est relatif ; encore une fois il faut comprendre la quintessence d'une discipline sinon c'est du bâchotage et du bourrage de crâne avec des concepts abstraits pas forcément toujours utiles
Si tu as fait une école d'ingé tu t'es trompé d'études, il fallait faire un parcours universitaire aboutissant sur un doctorat sur le sujet. Tu n'as aucune chance (zéro), de travailler sur un tel sujet avec un bagage d'ingénieur. Au mieux tu seras embaucher pour coder les endpoints et le frontend qui vont servir à exploiter un moteur existant mais certainement pas pour écrire le moteur lui-même.
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"Toute personne croyant qu'une croissance exponentielle peut durer indéfiniment dans un monde fini est soit un fou, soit un économiste."
Kenneth E. Boulding
"Les richesses naturelles sont inépuisables, car, sans cela, nous ne les obtiendrions pas gratuitement. Ne pouvant être ni multipliées ni épuisées, elles ne sont pas l’objet des sciences économiques."
Jean-Baptiste Say, Traité d'économie politique, 1803.
"/home/earth is 102% full ... please delete anyone you can."
Inconnu
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J'ai un parcours universitaire et non ingénieur. Je ne comprends pas en quoi j'aurai aucune chance de travailler dans ce domaine sachant qu'à la base j'ai un master +2 en conception électronique/Automatique et que j'ai été embauché en tant que développeur... Pour moi un diplôme c'est une porte qui te permet d'accéder à d'autres portes donc d'autres domaines qui peuvent être en compléments ou non. De plus l'entreprise dans laquelle je boss (THALES) commence à proposer certains postes dans le domaine du machine learning et même des formations en interne.
Tu t'es présenté comme développeur Java, du coup j'ai pensé que tu pouvais avoir un parcours classique. D'où le "si" dans ma phrase.
Ah ben à priori t'es quand même pas dans la plus mauvaise des boites du coup ... Sinon il te faut regarder du côté des startups.
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Inconnu
Je comprends que tu es un polémiste né et je ne rentrerai pas dans ton jeu bien longtemps.
Déjà entre être diplômé et être bon, ce n’est pas la même chose, on est d’accord, point.
Après être compétent et/ou diplômé dans un secteur ne donne pas des compétences nécessairement dans un autre domaine (est-ce que je suis en train d’écrire une évidence ?). Je reconnais le travail et le niveau d’une personne avec un doctorat de philo mais je ne me fierais pas nécessairement à son opinion sur la dernière version de MS SQL Server sous Linux.
Et une petite attaque personnelle bien gratuite.
Et désolé, mais je n’ai pas de compte à te rendre ni rien à te prouver, si tu penses que je vis ailleurs qu’au Québec, libre à toi, je m’en moque et Joyeux Noël.
Est ce vraiment necessaire de defendre les non-diplomes en prenant comme exemple un mec qui poste des grossièretés a chaque phrase, dont le seul accomplissement est d'avoir abandonner le lycee avant le bac parce que ca lui aurait troue le cul de continuer?
Pour rappel. Plus de 80% des employés de Google et Goldman Sacchs ont une licence ou plus.
@Crash_Bandit_Coin
Le machine learning, c'est un mot fourre tout qui ne veut rien dire.
Si tu veux aller travailler sur quelque chose de precis, tu peux chercher les postes et les entreprises qui le propose. A toi de decrocher les entretiens et de les passer haut la main.
je suis bien d'accord mais c'est là toute l'étendue du problème
Si c'est un mot fourre-tout conceptuellement économiquement c'est plus ou moins viable et cela ne garantit pas un emploi pérenne
je ne veux défendre personne je suis un progressiste et pragmatique dans l'âme ( bref comme un anglo-saxon)
Quand on veut on peut comme dirait l'autre , une personne qui n'a pas forcément les diplômes peut y arriver en s'accrochant.
ce n'est pas être polémiste c'est remettre les choses en question et être critique
ne pas prendre la mouche ça tombe mal parce que moi aussi j'y ai habité quelques années au Québec et j'y ai travaillé.
Et j'ai résidé en BC également
Disons que les mentalités sont différentes
Joyeux Noël également
Salut toi, je suis comme toi (.NET tho) sauf que j'ai déjà des années d'xp en fait il faut faire attention aux différents types de postes dans l'IA.
Ma spé en école d'ingé c’était le traitement d'images et pendant un temps je pensais faire une thèse dans le labeling... et finalement la vie a décidé de m'emmener bosser en Asie. Et maintenat il est trop tard
C'est déjà en France, on a un meilleur FAIR center qu'au Canada (faut être honnête et puis celui de Montréal est tout récent).
On a des gens pas cons, il y en aussi en Chine, au Canada, aux US.
Le bon truc c'est que l'on est pas trop mauvais en maths comparé a d'autres (ok ça se dégrade d’année en année) et que bah les maths (c'est bidon rassure-toi [des matrices]) et l'algo c'est un peu les bases pour faire de l'IA.
Lecun qui s'occupe de la recherche chez FB est français
Bengio est français (d'Europe) / canadien (et sûrement considéré québecois)
Tout mais ça ne veut pas dire du job AI pour tout le monde... et faut voir sur quelle échelle de temps. Les algos sont encore vraiment débiles pour l'instant. Une publi sur nature en décembre dernier a montré que les neurones biologiques sont en fait moins "cons" (dans le sens ils ont des fonctions multiples) que l'on le pensait et que par conséquent même si l'analogie numérique que l'on utilise en AI ne s'appuie pas (fort heureusement) totalement dessus bah ça risque d'influencer des nouveaux design.
Par exemple on parle d'apprentissage non supervisée mais c'est une débilité en soi, il faut des règles puissent-elles être biologiques ou logiques. Ce qui est très probable (et en recherche) c'est que l'on finisse par faire de l'apprentissage semi-non-supervisée (vive la négation inutile). Les chercheurs en AI prennent souvent les bébés comme étant trop forts comparés aux algorithmes pour mieux apprendre, mais c'est simple car on a nous même en temps que mammifères des notions naturelles de peur, de faim, de sensation de la gravité, etc. donc est déjà "supervisé" par notre corps et l'environnement alors qu'un programme... c'est un peu le néant (le hardware et l'OS) donc en gros faudrait apporter des contraintes de pains / rewards qui soient pas déconnantes pour que le programme apprennent plus rapidement.
Bref en gros ça c'est l'avenir que les gens aimeraient bien voir pour éviter de fournir masse de données et que les algos soient plus "autonomes".
Pour une idée des débouchés, regarde les postes pour par exemple chez https://www.elementai.com/en/careers
- Research Scientist - Machine Learning (requirements: Phd + publis)
- Applied Research Scientist (requirements: Phd or master research + publis)
- AI Developer qui semble avoir été renommé en Software Developer... (requirement en gros dev fullstack Containers + probablement un language backend (je pense pas qu'ils fassent dans le node) + (ReactJS))
My 2 cents, pour des trucs un minimum créatif en terme d'algo... il te faut un master recherche ou un phd... avec juste un degree d'inge ça risque d’être limite (tu vas te retrouver à faire du dev juste pour faire de l'enrobage aka fullstack si ça ne devient pas que du DevOps par la suite).
Pour ma part je pense que l'IA restera juste un plus pour un jour utiliser du data sur framework pour du supervised learning (et comme ça a déjà été dit, c'est juste de la régression linéaire, j'ai pas mal de bookins que je peux te conseiller, la piste de Andrew Ng est pas mal, d'ailleurs son cours Deep Learning est pas trop mal aussi) il y a aussi un groupe FB pas trop deg (ok parfois les questions sont un peu nulles mais faut bien que les gens commencent quelque part)...
https://www.facebook.com/groups/DeepNetGroup/
Tu peux aussi suivre le compte de Yann Lecun sur FB il partage pas mal de présentations intéressantes des nouvelles recherches.
Une autre ressource qui est géniale c'est de la vulgarisation avec des labs par exemple sur comment faire des capsules en python avec TensorFlow (ce que Geoffrey Hinton a finalement "démontré" après ~~20 ans de réflexion, bon au final c'est juste pour faire semblant que c'est pas du "pooling" et avoir une meilleure reconnaissance de features par une gathering approach notamment pour tout ce qui est image) sur youtube: https://www.youtube.com/channel/UCWN...TPmbKwht9FuE5A
Sauf que conceptuellement il va y avoir encore un mur (l'IA avait déjà un mur vers les années 90 partiellement due au manque de données et au manque de puissance de calcul), les méthodes que l'on aujourd'hui comme ce qui était développé par Lecun lors de son Phd avec les réseaux de convolution. Comme je disais il va falloir trouver quelque chose de plus simple, qui puisse mieux se débrouiller pour apprendre par lui-même (la stratégie du jeu marche comme alphago zero... mais un jeu ça a des règles bien précises... dont l'auto training est possible en "non"-supervisé). Le nouveau mur va plus être d'ordre fondamental (tenter de reproduire une partie de l'homme pour adopter la strat du jeu pour s'approcher de quelque chose qui apprend plus comme nous ou autre chose de plus balese).
Ce qui est sympa ce qu'il y a beaucoup d’activité dans le domaine, chaque semaine / mois tu as des publis intéressantes a lire, des nouvelles expérimentations sur TensorFlow / PyTorch. Il y a déjà des banques de données pour pas mal de choses.
Et comme disait Omar Sharif: ma passion (non ce n'est pas le cheval) mais le traitement d'image, le NLP et les compilateurs (oui je sais c'est des hobbies de merde et accessoirement rageux / hater sur les forums).
En gros si tu as des questions précises n’hésite pas (il y aussi comme pour Stackoverflow une section AI sur stackexchange: https://ai.stackexchange.com/)
Bon courage pour la suite en tous cas !
Dernière modification par Invité ; 17/02/2018 à 01h46.
Bon je vais faire simple et dans l'empirique: tu as combien de fields medals qui étaient ingés ou juste autodidactes?
Réponse pas grand monde: https://en.wikipedia.org/wiki/Fields_Medal
Pareil pour le Turing Award: https://en.wikipedia.org/wiki/Turing_Award
Pour de l'applicatif c'est juste un job de software développer (donc inge, bachelor ou autodidacte il y en a chez elementai d'ailleurs) utilisant une lib... pour le reste c'est Phd.
Et oui il y a des Phds qui parfois valent pas grand chose.
Perso je dirais que les formations d'avenir devraient juste contenir des maths, et faire en sorte que les gens les maîtrise (et pas du rote learning (ah nah un anglicismeeee) en mousse) et choisir ensuite ce qu'ils veulent faire, si tout le monde était un minimum carré ça éviterait les débats stériles, une grande partie des choix à la con non raisonnés.
Faut faire attention il y a beaucoup de hype autour de l'AI, et pour devenir bon dans le domaine ça demande pas mal d'investissement (lire des publis encore et toujours, parfois des trucs pas forcement super fun / hype + pratique).
c'est bien beau de rédiger des publications et de les lire mais s'il n' y a aucune application concrète dans des entreprises commerciales je n'en vois pas trop l'intérêt..ça je l'ai écris dans un autre fil de discussion
petite question à quoi ça sert d"avoir une médaille Fields ou même un prix Nobel ? Franchement je préferrais devenir Elon Musk ou Mark Zuckenberg là j'aurais une aisance financière assurée jusqu'à la fin de mes jours
et fortune faite, si j'en ai trop marre de l'informatique du code informatique, avec ma fortune je m'achète un yacht et je pars à la pêche au gros dans les Caraïbes plutôt que de m'ennuyer dans un Open-space bruyant
Avec ce niveaux de maths, tu peux devenir quant en finance. Tu auras une aisance financiere assuree, peut etre pas un yacht mais certainement de quoi vivre correctement.
https://www.forbes.com/sites/nathanv...ading-secrets/
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