reinforcement learning ensae

These artificially flavored butterscotch chips for baking are easy to toss into dessert mixes and batters. Etude des modalités de recrutement des universitaires américains, allemands et français se basant sur une enquête comparative appliquée aux cas des mathématiciens et des historiens. Bu et O. and Dutech A. Ainsi, l’ensemble des concepts qu’elle recouvre est trop vaste pour être ici résumé. Precision (Précision): dans une tâche de classification, ratio du nombre de vrais positifs sur le nombre total de positifs prédits. Il demande en général un angle d’étude spécifique. Réduction de dimension : terme qui recouvre toutes les techniques où partant d’un ensemble de données dans un espace de grande dimension, les projette sur un sous-ensemble plus petit de l’espace. This trend has recently been accentuated by the rise of data science and machine learning. Prenons l’exemple de la description de contenu de vidéo à destination de la production de labels pour classer ces vidéos. Alternative au Lasso*. 21 to 30 of 5548 for NESTLE BUTTERSCOTCH CHIPS Butterscotch or Caramel Topping Per 1 tbsp - Calories: 60kcal | Fat: 0.40g | Carbs: 15.44g | Protein: 0.04g Bag. • Extension of the RecoGym reinforcement learning (RL) environment, which simulates the interaction between a user and a recommender system • Development and implementation of an agent optimizing incremental sales for long term rewards • Adaptation of two RL algorithms to the problem of sequential recommendation Data scientist Intern in NLP OECD-OCDE janv. Voir [5]. Only 7 left in stock. La philosophe interroge la fiabilité des données massives et les problèmes encourus par leur utilisation. English ElasticNet : régression linéaire régularisée où la pénalité est une combinaison des pénalités utilisées dans une régression Lasso* et une régression de type Ridge*. a field of Artificial Intelligence that has attracted much attention since impressive achievements in Backgammon, Atari, The eld has developed strong mathematical foundations and impressive applications. Malgré tout, les dangers sont les mêmes que pour l’économétrie plus classique ! A unique flavour from the original morsel-makers. £ 5.00 311g. Evidemment, des recherches simples vous donneront d’autres noms en fonction du temps que vous souhaitez y consacrer ; ce n’est qu’un exemple. PhD Student, 2019-now. MAP670E Systems for Big Data Analytics. Afin de pouvoir poster un commentaire, s'il vous plaît contrôlez que les Cookies et JavaScript sont activés puis rechargez la page. Nombre de sessions par an : 1 . [5] donne deux définitions utiles pour comprendre le paysage. L’algorithme utilise en particulier le gradient de la fonction de perte pour modifier les poids des exemples de l’ensemble d’apprentissage à chaque nouveau modèle. Ensemble Methods (ou Méthodes Ensemblistes) : le but est de produire en partant d’une famille de prédicteurs non optimaux, un algorithme de prédiction meilleur que le meilleur classificateur individuel de la famille. Nov 5, 2020 - These Oatmeal Scotchies are incredibly soft, chewy, packed with butterscotch chips, and easy to make too. Palaiseau, Île-de-France, France Internship, Research & Development Blade Shadow avr. Submitting Your Order. Nous pouvons cependant restreindre notre champ d’intérêt à l’Apprentissage Automatique, ou Machine Learning en anglais. As in multi-armed bandit problems, when an agent picks an action, he can not infer ex … Derrière la mise en place d’une procédure, aussi brillante soit-elle, il y a toujours un humain à l’heure actuelle. Carlier G. Programmation dynamique, notes de cours de l'ENSAE, 2007. As in online learning, the agent learns sequentially. Use them in addition to or instead of chocolate chips in your American cookie and brownie creations. Keras : outil d’apprentissage venant comme une surcouche de Tensorflow (voir plus bas) particulièrement utile pour le deep learning (entre autres). Classification : le but de la classification est de déterminer (de manière supervisée ou non) quels éléments de l’ensemble de données appartiennent à une classe donnée. In a given environment, the agent policy provides him some running and terminal rewards. Il doit trouver, en fonction d’une récompense qu’il cherche à maximiser, une stratégie d’évolution optimale, en fonction des récompenses que son environnement lui renvoie. Et bien d’autres. Catalogue en ligne . Nestlé in the United States is committed to enhancing quality of life and contributing to a healthier future--for individuals and families, for our thriving and resilient communities, and for the planet. d. NESTLE TOLL HOUSE Butterscotch Chips 11 oz. Pickup. Disponible sur arXiV, on pourra aussi citer le travail de [11], référence plus orientée vers le Deep Learning. Reinforcement learning algorithms describe how an agent can learn an optimal action policy in a sequential decision process, through repeated experience. Cependant il faut distinguer deux champs majeurs. [5] le dit « Le vrai objectif en soi n’est pas la lecture de ses actions mais la capacité de généralisation et d’extrapolation à de nouvelles données. Learning rates and finite-sample analysis . Markov decision processes and dynamic programming. Idem pour les chatbots devenus racistes (comme un opérateur en avait fait la désagréable découverte il y a quelque temps). reinforcement learning (M2-SFA) - option 3 Actuariat de l'assurance-vie (M2-SFA) 15h cours + 9h TD les 14 oct, 4nov et 25 nov (attention salle info?) Cross-Validation (ou Validation croisée) : méthode d’aide au choix des hyperparamètres ou de sélection du meilleur modèle d’apprentissage avec un jeu de données fixé. Sa définition dépend à la fois du réseau et de l’objectif (classification ou régression). English. Taught by Industry Pros. I wanted to check, get a better understanding and look at other countries … Continue reading The U.S. Has Been At War 222 Out of 239 Years → Les arbres sont notamment entraînés sur des sous-ensembles de variables piochés au hasard. It is about taking suitable action to maximize reward in a particular situation. They should be okay as long as they have been kept in an airtight bag if they have been opened previously. Many mathematical topics are also covered including signal representation techniques, variational methods and partial differential equations in image analysis, compressed sensing, probability learning theory, random matrices, convex optimization, theory of shape space, kernel learning methods, graphic models, Markovian simulation learning, control theory and reinforcement learning. As in online learning, the agent learns sequentially. Unsupervised Learning (ou Apprentissage Non Supervisé) : contrairement à l’apprentissage supervisé, type d’apprentissage où le système apprend seul, sans que les données soient présentées avec des valeurs cibles. Use these baking chips as a sweet addition to oatmeal butterscotch cookies, or melt them for butterscotch flavored candy. Posted: (4 days ago) Courses at ENSAE Paris aim to give you very solid scientific foundations in a wide range of applied mathematics methods (optimization, probability theory, statistics, economic analysis, econometrics, machine learning…). Neural Networks (ou Réseaux de Neurones) : méthode d’apprentissage pour la régression ou la classification initialement inspirée d’une conception schématique d’un neurone humain. Le nombre de poids à optimiser dans un réseau peut être de l’ordre de la centaine de millions, mais un « petit » réseau à 5 couches peut déjà pour certaines applications produire des résultats étonnants. We especially emphasize two applications : in optimization, we focus on the analysis of the stochastic gradient descent and its variants ; in reinforcement learning, we analyze the convergence of temporal difference learning and Q-learning algorithms. Buy Online Currently unavailable. Stéphane Mallat parle même des labels comme d’un « fantasme dont il faudrait pouvoir se débarrasser », lui voyant dans l’architecte qui construit le réseau de neurones, le principal pourvoyeur d’information a priori. This covers many applications (stochastic optimization for machine learning, reinforcement learning, game theory, etc.). MAP670C Reinforcement Learning. MSc Mathématiques Vision Apprentissage (MVA), 2019. Voir F1-Score pour une interprétation. A propos de la publication, en 1921, de « A Treatise on Probability » de John Maynard Keynes*. Dans ce cas, la formulation du problème est assez proche, dans l’esprit, de ce qui peut être exprimé en théorie des jeux. NLP (pour Natural Language Processing ou Traitement Naturel du Langage) : ensemble des techniques et algorithmes permettant de déchiffrer un texte. La PCA* est un tel exemple. Get it Tuesday, Feb 2. 2019 - août 2019 5 mois. Pour des variables d’entrée X, elle s’applique sur w.X où w sont les poids à optimiser. The goal of the course is to introduce the basic mathematical foundations of reinforcement learning, as well as highlight some of the recent … English. Contact: evrard dot garcelon at gmail dot com . The course will be held every Tuesday from September 30th to December 16th in C103 (C109 for practical sessions) from 11:00 to 13:00. Whenever I buy chocolate chips semi sweet , milk chocolate also butterscotch and vanilla chips, I put them in a gallon freezer bag and keep them in the low crisper units in my refrigerator I just took some out for my holiday baking and they are all in fresh condition with great flavor I bought them over a year ago on sale so I know they keep well over a year ,especially if kept properly I like that these are the quality of all Toll House products for baking. Risk theory. 3 ECTS. Activités et associations :• Member of ENSAE Junior Études. Utilisé en classification. State Facts. The agent’s objective is to learn the effects of it’s actions, and modify its policy in order to maximize future reward. Bagging (pour Bootstrap Aggregating ou Ensachage) : méthode ensembliste (souvent conjuguée aux arbres de décision en pratique). Advanced spatial modeling with stochastic partial differential equations using R and INLA / Elias T. Krainski / Boca Raton, FL ; Londres : Chapman and Hall/CRC Press (2019) Une précision cependant : à la fin de ces lectures, deux thèmes particuliers ne seront que faiblement couverts. Développé en open source sous licence du MIT, il s’agit d’un package pour Python qui permet d’extraire d’un texte un indicateur de sentiment base sur des règles et un lexique. Reinforcement learning algorithms describe how an agent can learn an optimal action policy in a sequential decision process, through repeated experience. Reinforcement learning, as stated above employs a system of rewards and penalties to compel the computer to solve a problem by itself. Si le Deep Learning* est célèbre aujourd’hui, c’est entre autres pour la capacité qu’ont ces algorithmes à reconnaître des visages ou permettre la conduite autonome. ‪Full Professor of Applied Mathematics at Université Paris 1 Panthéon Sorbonne‬ - ‪‪Cité(e) 1 893 fois‬‬ - ‪Quantitative Finance. « Philosophiquement, », le jeu d’entraînement sert à optimiser et estimer les paramètres des modèles concurrents, le jeu de validation à sélectionner le meilleur modèle parmi les modèles à disposition, et le jeu de test à évaluer le modèle retenu sur des données « jamais vues ». gan reinforcement-learning-algorithms preference-learning. English. Rémy a 7 postes sur son profil. Castiel says. Posted: (2 days ago) Those following a gluten-free diet can benefit from becoming fans of Nestle Toll House, because a number of their baking products are gluten-free, including the semi-sweet morsels and the peanut butter and milk chocolate morsels 1. Reinforcement learning has been around since the 70s but none of this has been possible until now. Bag. Estimation bayésienne non-paramétique Dutech A. and Scherrer B. Et l’informatique qui permet de répondre efficacement à des problématiques précises avec une chaîne de techniques qui deviennent petit à petit une suite de briques de plus en plus faciles à assembler, y compris à un niveau personnel, pas seulement au niveau industriel. Leur champ d’application est extrêmement vaste désormais (voir Deep Learning plus haut). Objectifs quotidiens. NESTLE TOLL HOUSE Butterscotch Chips 11 oz. Ma méthode d'enseignement s'adapte aux besoins. These butterscotch chips are a great alternative to chocolate chips in most cookie recipes or to just add to any chocolate chip cookie recipe. 19. » (Historiquement, on pourrait même rapprocher cet intérêt pour la capacité de généralisation des travaux de Vapnik dans les années 70, où pour la première fois, le statisticien s’intéresse à la robustesse des modélisations, en déconnectant possiblement le modèle d’étude du processus génératif des données.) Cas particulier de RNN* (voir par ailleurs). Master's degreeMathematics and Computer Science. Preheat oven to 350 degrees. The Nuts and Bolts of Deep RL Research As in multi-armed bandit problems, when an agent picks an action, he can not infer ex … DBSCAN : algorithme de clustering* qui détermine les clusters selon la notion de densité, un groupe étant alors une région de grande intensité. 5th European Workshop on Rein-forcement Learning, EWRL-5, Utrecht, 2001. Python. Reinforcement learning algorithms describe how an agent can learn an optimal action policy in a sequential decision process, through repeated experience. Le résultat est une « politique » d’actions à mener. https://www.ensae.fr. Le but de cet article est de vous aider à y voir un peu plus clair dans cette jungle, mais surtout de vous orienter dans vos lectures si jamais vous souhaitez investir un peu de votre temps libre pour, enfin, dénouer les dilemmes mentaux que le sujet peut parfois provoquer. Mais je vais tenter de mettre à la portée de ceux que le sujet peut intéresser, des ressources (avec une cardinalité finie) permettant de se faire rapidement une culture appliquée de qualité. Il peut y avoir 2 ou plus modalités de classe, assimilable alors à une variable catégorielle. 1 cup butterscotch chips; Instructions. Lecture notes, tutorial tasks including solutions as well as online videos for the reinforcement learning course hosted by Paderborn University. Python Teaching, Seminars for 2nd year students of School of Linguistics NRU HSE. Voir par exemple [8] pour une mise en perspective de cette technique avec la notion de loi d’estimateur. Dans ce cas, un agent choisit des actions dans un environnement qu’il ne connaît pas forcément. Part of Polytechnique Institute of Paris. Guillaume SIMON (ENSAE 2005) est chercheur quantitatif en arbitrage statistique, Capital Fund Management, Paris. Self-Paced Learning. On donne souvent l’exemple du concours de reconnaissance d’images ImageNet où à partir de 2012, les 25 % d’erreurs jusqu’à présent incompressibles, se sont alors transformés en quelques pourcents. Ce sont les théories de la communication et du raisonnement interactif entre acteurs présents dans l'économie cognitive (théorie des jeux et théorie des échanges) que cet ouvrage propose de décrire et d'expliquer. Modeling and managing energy risks. Le cours demande un investissement en temps mais apporte vraiment un complément de très grande qualité aux précédentes lectures. Stochastic calculus. Ensae_teaching_cs ⭐ 69. Des bases pour la performance et le Big Data En quelques années, le volume des données brassées par les entreprises a considérablement augmenté. Émanant de sources diverses (transactions, comportements, réseaux sociaux, ... The specialized literature has long tried to remedy this problem by studying risk-sensitive models, but the distributional approach will not emerge until 2017. On trouve des applications dans la résolution d’équations différentielles comme dans l’industrie, avec la prévision de composants défectueux. Gaiffas. Course n°2: Statistics and Data Science Statistics and finance Time series analysis (6 ECTS) –J.M. Today’s recipe would not be possible without the assistance of one of my lovely readers, Janet Ligas. Kamien M. et N. Schwartz: Dynamic Optimization, 1991, 2ème édition, North Holland. Groupe PDMIA (2008): Processus décisionnels de Markov en intelligence artificielle. It . La régression logistique est l’exemple le plus simple et le plus parlant de classification. Voir F1-Score pour une interprétation. Signal Processing (3A X) Lecture Note (2014) Linking Approximation Theory and Statistical Estimation in Wavelet Image Processing (La Havane, Cuba) Lecture Note (2014) Previous years. DNN (pour Deep Neural Networks ou Réseaux de Neurones Profonds) : voir Deep Learning. I am a first-year PhD student jointly at FAIR Paris and CREST, ENSAE. Boosting (ou Hypothesis Boosting): algorithme itératif utilisant une suite d’apprentissage où à chaque étape, l’algorithme suivant corrige les erreurs du précédent. Exemple : je voudrais écrire : De l’ENSAE vers le M2: Je souhaiterais utiliser 6 ECTS pour transférer Reinforcement learning (3) et Projet informatique (3). Los Gallinazos Sin Plumas English Analysis, Do Law Schools Look At Cumulative Gpa Or Degree Gpa. Buy 2 for $5.00 Save $ 0.19 EA Good … US. Gilles Cantagrel est l’auteur de nombreux ouvrages, et en particulier : Bach en son temps ; Le Moulin et la Rivière, Air et variations sur Bach ; Dieterich Buxtehude ; De Schütz à Bach ; Les Cantates de J.-S. Bach ; Passions, messes et ... Risk measures. The origins and applications are very diverse: engineering (rocket: trajectory control), mechanics (car: turning the steering wheel, accelerator pedal), management, economy or finance, automatic learning, video games, robotics, etc…The objective of this course is to present the tools and different basic mathematical approaches of the theory of optimal control, in particular dynamic programming, and to illustrate them with concrete applications, especially in economics and finance. Des exemples sont la fonction sigmoïde, tangente hyberbolique ou ReLu (voir ci-après). Apprentissage robuste. VADER : alias pour Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner. Enfin pas si ésotériques après quelques années d’ENSAE, tout de même. Objectif en calories 1,840 cal. 340g £6.65. Désormais le NLP s’applique aussi au résumé de textes et de vidéos. Le F1 Score met en avant les classificateurs assez équilibrés, poussant à une utilisation qui dépend de la situation. Big Data - Data Science - Intelligence Artificielle, étudiant M2 ENS_Cachan/ENSAE, Bourg-la-Reine Méthodologie. Ingredients. ROC (pour Reveiver Operating Character) : courbe qui croise le taux de faux positifs avec le taux de vrais positifs et permet de mesurer l’efficacité d’un classificateur. Pre Order. 2 ECTS. "Après seulement quinze ans d'existence, le logiciel R est devenu un outil incontournable de statistique et de visualisation de données tant dans le monde universitaire que dans celui de l'entreprise. Epoch : dans l’optimisation par descente de gradient, correspond à un parcours complet du jeu de données. I am a PhD student in Machine Learning ... reinforcement learning, statistics, and machine learning in general. To help you identify gluten-free products, Nestle provides a list of its gluten-free products. Reinforcement Learning (ou Apprentissage par Renforcement) : très différent des autres concepts présentés ; ici l’algorithme est entraîné sous forme d’un « agent » pouvant effectuer des actions dans un ecosystème qu’il observe et avec lequel interagit en pouvant évaluer des récompenses associées aux actions choisies. Télécom Stochastic approximation and reinforcement learning 2,5 Examen écrit et/ou projet Structure des enseignements Attention: certains cours se déroulent de manière intensive sur 2 to use. avril 3 2020, 6:51 pm. Nestle Butterscotch Morsels 11 Oz 2 Pk. Un fait important à retenir, et que l’article avance très à propos, est que « si l’économétrie étudie abondamment les propriétés (souvent asymptotiques) [des estimateurs], l’apprentissage statistique s’intéresse davantage aux propriétés du modèle optimal (suivant un critère qui reste à définir), voire simplement pour quelques observations jugées d’intérêt. Pourquoi l'au-delà du verset ? Course description. Je n’ai pour ainsi dire aucune légitimité, sinon un enthousiasme personnel pour des techniques et des possibilités désormais à la portée de tous. Si l’algorithme (non supervisé) commence à dérailler et à produire des recommandations inadaptées à des enfants, alors l’algorithme n’est pas seulement erroné, il est tout bonnement inacceptable. Be the first to review this product . F1 Score : moyenne harmonique des scores de type Recall et Precision, très utilisé pour choisir parmi des algorithmes de classification. Chaque couche est en générale simple mais non-linéaire. (1975), Deterministic and Stochastic Optimal Control, Springer-Verlag. Optimal transport : theory and applications in Machine Learning. As in multi-armed bandit problems, when an agent picks an action, he can not infer ex … Most of recent reinforcement learning algorithms combine standard dynamic programming algorithms (e.g., value iteration) with advanced function approximation techniques (notably, adapted from deep learning). Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. L’apprentissage supervisé* présente à « l’expérimentateur » des données d’entrée avec en correspondances des réponses, valeurs ou classes, ou résultats attendus. Tout n’a cependant pas été si facile pour l’Apprentissage Statistique, souvent confondu ou réduit aux premiers réseaux de neurones comme le perceptron*. Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Sutton et Barto (1998): Introduction to Reinforcement Learning. Reinforcement learning has gradually become one of the most active research areas in machine learning, arti cial intelligence, and neural net-work research. ENSAE 3A and CentraleSupelec (3A, option mathematics and Data science) ... Introduction to reinforcement learning (3 ECTS) –J. Course Cost Free. Then, select Pickup or Delivery before checking out. sugarbear1a. Introduction to Machine Learning (M2 MSV), Introduction to Reinforcement Learning (M2 DS), Introduction to Statistics (Bachelor X), Machine Learning 2 (3A X), Nanterre 2018-2019 Introduction to Reinforcement Learning (M2 DS), Machine Learning 2 (3A X, M1 DSB), MicroBig, ATSI, ENSAE Relativement récents, ces algorithmes sont dits génératifs et fonctionnent en apprenant l’un contre l’autre. As in online learning, the agent learns sequentially. Tout savoir sur la ponctuation et sur ses signes. Périodicité de la formation : tous les ans . Cliquez ici pour savoir comment activer JavaScript dans votre navigateur. Si cette publication n’est pas du niveau du papier [8] et qu’elle poursuit probablement des buts plus opportunistes et moins fondamentaux, il s’agit au moins de la vue d’un chercheur actif en finance ; sa lecture renseigne sur les différences de perception entre l’économétrie plus traditionnelle et le Machine Learning. Nous utilisons des cookies pour vous garantir la meilleure expérience sur notre site. The Nestlé mint chips, which come mixed in a bag with chocolate, were a little more astringent, with a flavor reminiscent of Andes mints. As in online learning, the agent learns sequentially. On peut tout de même citer l’exemple de la finance, avec le papier de Loughran et McDonald (voir [14]) qui est souvent cité. 5.Looking for scalable agents. • Extension of the RecoGym reinforcement learning (RL) environment, which simulates the interaction between a user and a recommender system • Development and implementation of an agent optimizing incremental sales for long term rewards • Adaptation of two RL algorithms to the problem of sequential recommendation Data scientist Intern in NLP OECD-OCDE janv. ... Main courses : Optimization, Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning, Text and Graph analysis, Optimal transport theory, Structured data modelling, Multi-object estimation and tracking, Machine Learning for business. Méthode particulièrement puissante et très utilisée à l’heure actuelle. Butterscotch lovers rejoice! Ridge : régression linéaire régularisée par une pénalisation de type L2. Courses Group Data Science. I need to make something for tonight and I found some butterscotch chips in my pantry. Une première approche serait de parcourir en totalité le site Pathmind (voir [2]) et lire toutes les ressources qu’il cite. Qty-+ Pre Order. Il utilise des techniques de deep reinforcement learning. See more ideas about butterscotch chips, delicious desserts, dessert recipes. Sur les fondamentaux de cette démarche, [9] passe probablement à côté de cette similarité en confinant l’économétrie à un champ trop restreint. Dans le deuxième cas, on se tournera vers des méthodes plus empiriques pour sélectionner un modèle crédible tout en prédéfinissant des garde-fous. Groupe PDMIA (2008): Processus … Reinforcement Learning in Economics and Finance, a state-of-the-art 24/04/2021 Journée IVADO sur l’intelligence numérique collaborative 16/04/2021 Big data, the tech giants, and insurance 08/04/2021 What's I. Nestlé is so over chocolate chips, moves on to mix-ins. Parmi tous ces concepts, une technique tient une place un peu particulière : il s’agit de l’Apprentissage par Renforcement (RL pour Reinforcement Learning*). Reply. Particulièrement utilisé en reconnaissance du langage, la discussion sur ce thème dépasse le présent dossier et le lecteur pourra se référer au lien suivant (en anglais) : https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-hands-on-guide-to-transfer-learning-with-real-world-applications-in-deep-learning-212bf3b2f27a. At the end of the course, you will replicate a result from a published paper in reinforcement learning. [10] ont montré que l'apprentissage par renforcement Included in Product. As in online learning, the agent learns sequentially. Trouvé à l'intérieurA l'aide d'exemples étrangers concernant le découpage électoral, montre le rôle de l'arithmétique et de l'informatique pour donner à la démocratie française une juste représentation politique. Machine Learning projects (Python, Scikit-Learn, Keras): • Classification, Embedding & Visualisation of time series using Dynamic Time Warping. L’un des problèmes potentiellement rencontrés par le boosting est que l’algorithme finisse par essayer d’ajuster à la fin des exemples trop bruités. l’objectif principal de l’analyse d’une série temporelle est la prévision de ses futures réalisations en se basant sur ses valeurs passées. Transfer Learning : le transfer learning (ou apprentissage de transfert) n’est pas vraiment une technique ou un algorithme à proprement parler mais représente le fait d’utiliser ce qui a été appris ou extrait d’une première situation d’apprentissage dans un autre cadre pour aider à diminuer l’erreur de généralisation. Bandit online learning objectives in branch bandits-acl (ACL17) and counterfactual learning objectives in branch acl-2018 (ACL18). A paper under AAAI-20 review. Même avec une vie de famille et un travail prenant au jour le jour, se replonger dans ces concepts pour comprendre les enjeux d’une période incroyable reste un plaisir plutôt qu’une contrainte.
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