ups j’ai lupe ce message
J’ai commencé de faire un modele de langue avec sentencepiece et ulmfit. je suis toujours à l’interface entre les deux.
J’ai choisi Sentencepiece parce que l’equipe polonaise (n’wave) l’avais utilisé pour une competition ou ils ont gagné - cela va aussi me permettre de traiter le danois et le francais de la même manière. Pour valider “l’integration” avec ulmfit je vais comparer avec l’entrainement qu’avait fait @tomsthom . Ses notebooks sont très utiles.
Quand j`ai progressé davantage on pourrait peut-être en parler !
Bonjour Kaspar, avec plaisir, on peut faire une visio mercredi soir.
De mon côté je fait un peu une ‘pause’. Je suis toujours le cours mais je ne fais pas de mise en application.
Bonne journée
je vais essayer d’entrainer le model francais pour demain soir - a plus
Salut et bonne année. Voici un liens interessant pour les parisiens 
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The Paris Machine Learning Study Group is an English speaking Meetup. We meet at 12h30 every Tuesday and Friday at Algolia’s building. We are celebrating our 3rd year.
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Merci Kaspar, excellente année à toi également !
Merci pour le lien, je vais regarder ça de plus près…
Salut à tous,
Je profite du lancement de la v-3 du cours au grand public pour up le groupe
Petite présentation: je suis analyste à Paris. J’ai commencé à apprendre Python (notamment les librairies de data analysis) il y a quelques mois et souhaiterais me tourner vers la data science.
Il y a encore quelques temps, j’essayais de mettre mes notions de math, statistiques et probabilités à niveau… mais je pense que je vais suivre le conseil de Jeremy et pratiquer, pratiquer, pratiquer, n’apprenant la théorie que lorsque j’en ai besoin 
A bientôt !
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bien venu
Bonjour à tous. J’essaye de publier également en francais mes articles sur fastai, pas uniquement en anglais. Les liens vers les 2 derniers (Web App, Data Augmentation) sont publiés dans le post suivant.
En haut de ce thread, on pourrait éditer un post qui serait régulièrement mis à jour avec les liens vers nos articles (de préférence en français). @Benoit_c, tu en penses quoi?
Bonjour Pierre,
Bonne idée, je vais mettre ton lien en haut. Même si je ne suis plus autant actif… J’espère avoir plus de temps le mois prochain…
@Kaspar encore merci pour ton info sur le Kaggle Days, j’y suis allé et c’était très intéressant. Pour info, ils en organisent un à Bruxelles en septembre ;-).
En fait non, je n’ai pas le droit de modifier mes messages trop anciens 
Bonjour, qui serait interessé sur Paris par un groupe TD/TP pour les cours Fastai? On ferait une séance par vidéo, et par semaine.
Hi - who would be interested in attending a tutorial /practical set of sessions in Paris, based on the fastai videos? We’d do one practical per video and per week.
Edmund
We are setting up the tutorial, lesson 0 (setup and practical )will be on Monday March 4 in Paris Opera area at 1830, details will follow here.
The tutorials will follow the usual french Travaux Dirigés format, and mostly assume that students have watched the actual lecture (video) or are willing to just dive in, and will concentrate on explanations, demos and computer exercises.
Edmund
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Bonjour @eronald. Bravo pour cette initiative J’adorerais venir à ces rencontres mais actuellement au Brésil, je ne serai à Paris qu’à partir du mois de juin. D’ici là, si je peux aider à distance (par vidéo, en répondant aux questions sur ce thread du forum, en expliquant les notebooks, etc.), n’hésite pas à me demander. Ayant suivi le cours fastai depuis fin 2017, je peux aider les nouveaux participants. Bon TD
[ Feedback ] Ayant colancé à Brasília un groupe d’étude du cours fastai l’année dernière, je peux te faire le retour suivant en 3 points.
- Savoir coder en python + numpy: c’est en fait un pré-requis indiqué par Jeremy + savoir utiliser un jupyter notebook en local ou sur un serveur en ligne. Ce tutoriel est un bon commencement pour python/numpy.
- Importance pour les participants de regarder les vidéos avant chaque cours/TD en présentiel: notre expérience montre que seule une minorité le fait. Par conséquent, l’animateur du TD doit vraiment préparer une synthèse du cours et guider les participants vers la compréhension des points clés via des slides et des ateliers pratiques. Sinon, le TD revient à assister à la vidéo avec au final une grande perte en nombre de participants au fur et à mesure des rencontres.
- Insister sur le travail à domicile entre chaque cours/TD: Jeremy parle souvent du besoin d’étudier 10h par semaine. C’est un minimum, surtout au fur et à mesure que le cours avance.
- Faire participer les membres du cours/TD: plein de possibilités comme faire un résumé de la video précédente, expliquer un point particulier, présenter un notebook/une app, etc.
Bonjour Pierre,
Les partcipants viendront sans doute poser des questions içi.
Je suis d’accord avec tous tes points.
J’ai insisté sur le fait que les participants devront effectuer un travail perso assez lourd; de plus je présuppose qu’ils seront tous developpeurs, avec un cours zéro qui leur donne une semaine pour s’habituer à l’environnement Python Jupiter.
Il n’ya aura pas de vidéo entière en séance de TD, pas plus qu’on ne passe une vidéo du cours magistral en TD à la FAC.
Edmund
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I am setting up a separate topic for the Paris group.
Oui, je l’ai trouvé. J’y ai posté le lien vers le fil de discussion dont le but est de mettre en commun les best practices des différents groupes d’étude de fastai. Bonnes rencontres à vous
Salut,
Français également