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Blog - Page 38

  • Rencontre.

    J’en ai rencontré deux en une journée. Les deux personnes étaient extrêmement froides et affables pour résumer.


    Il y a environ deux semaines, j’ai été invité par YouTuber Matt Tran, mieux connu sous le nom de Engineered Truth, à traîner avec lui-même et un entrepreneur du nom de Kevin David pendant que Matt était à San Diego. En plus de passer du temps avec deux YouTubers, je devais aider à prendre des photos pendant un livestream qu’ils faisaient ce jour-là.

    En descendant à un endroit agréable par le secteur de Rosecrans, j’ai garé ma voiture à un manoir relativement moderne avec deux belles décapotables garées dans l’allée.

    Sous l’impulsion de Matt, j’ai été conduite par une jolie fille sur le toit de la maison de Kevin David où lui et Matt se tenaient debout, conduisant un drone et prenant des photos pour leur profil Instagram.

    J’ai été accueilli avec un câlin de frère par les deux, avant d’être présenté à une autre fille qui était un vidéaste pour Kevin. Tous les deux avaient les mêmes personnalités qu’ils faisaient sur YouTube, mais c’était vraiment génial de les rencontrer en personne.

    Après avoir traîné sur le toit de la maison, nous sommes allés déjeuner à Chipotle, qui a ensuite été changé pour El Pollo Loco depuis Chipotle avait une longue ligne de déjeuner. Pendant que nous mangions, Matt et moi parlions de nos origines, avec lui étant curieux de ce que j’ai fait jusqu’à présent dans la vie sans obtenir un diplôme universitaire.

    Nous sommes retournés à la maison où le livestream commencerait par moi courant autour de prendre des photos de Matt et Kevin comme ils tenaient le livestream sur YouTube.

    À la fin de la séance, nous avons traîné un peu avant que je n’aie à m’enfuir pour une autre activité.

    Dans l’ensemble, Matt et Kevin étaient des personnes vraiment extraordinaires qui ne méprisent pas les autres qui ne sont pas bien nantis, étant donné qu’ils ont ce qu’on appelle l’état d’esprit « riche ». Ce sont des personnes relativement normales qui aiment avoir des fast-foods réguliers sur une bonne journée et se détendre comme toute autre personne là-bas. En d’autres termes, si vous êtes prêt à prendre un risque, investir dans vous-même, et avoir du plaisir dans le processus, ils sont vraiment génial à traîner avec.

    Pour Matt, si vous avez un mauvais état d’esprit, il va être très direct avec vous car il n’a aucune tolérance pour ceux qui ne peuvent pas changer leurs mentalités.

  • Langage python.

    Marquer 50% de précision est sûr, marquer 99% ne l’est sûrement pas.


    Par facile, j’imagine que vous considérez que la plupart du travail dans un projet ML en Python est fait pour vous.

    Puisque l’apprentissage automatique consiste à former les données antérieures pour faire des prédictions pertinentes, il faut toujours minimiser une erreur. Les algorithmes d’optimisation sont déjà très matures, et donc écrits en code hautement optimisé que tout le monde partage dans des projets open-source. En Python, cette partie est en effet faite pour vous.

    Mais ce que ML (non corrélé avec Python) est vraiment à propos de faire des choix:

    Quelle erreur minimisez-vous ?
    Comment représentez-vous les variables?
    Quel modèle choisissez-vous ?
    Toutes ces questions trouvent la meilleure réponse par une forte intuition et compréhension à deux niveaux :

    Compréhension de la physique réelle derrière le problème de ML. Par exemple, dans la prévision de la charge, comprendre que la consommation d’énergie d’un bâtiment est corrélée à la température, parce que pendant les journées chaudes, AC sera activé.
    Compréhension approfondie de chaque concept mathématique manipulé au cours du processus. Que permet un Kernel Trick ? Comment puis-je trouver une structure supplémentaire dans les résidus? Pourquoi les arbres de régression ont-ils généralement une grande variabilité?
    L’atteinte de la meilleure performance ne se fera que si votre expérience mathématique vous aide à intégrer votre expérience physique du problème dans le modèle. Être habile et rusé.

    En conclusion, il est facile d’être le pire ingénieur Python ML au monde, mais seules les compétences et le travail acharné vous permettront d’être un joueur de premier plan

  • Energie nucleaire.

    Elle prévoit d’atteindre un niveau proche de l’iso reproduction en utilisant du combustible nucléaire irradié.


    Le réacteur nettoie les produits de fission du cœur de combustible, de la même manière que l’ISS nettoie le CO2 et d’autres produits métaboliques que le corps humain produit dans l’air en temps réel.

    Ce sont des projets très audacieux.

    Il y a des réacteurs MSR beaucoup plus simples. Le WAMSR est l’idée extrême.

    Si cela fonctionne, cela changera le monde, car le combustible nucléaire irradié à l’uranium suffira à alimenter le Canada pendant 100 ans uniquement avec des réacteurs WAMSR. De façon réaliste, seuls les réacteurs existants doubleront le stock de SNG jusqu’à ce que le dernier soit arrêté, de sorte que nous aurions suffisamment de combustible pour 200 ans (en supposant l’élimination également irréaliste des sources existantes d’hydroélectricité, d’énergie solaire, d’énergie éolienne, de géothermie et d’autres sources d’électricité propres). Et une fois que tout le combustible nucléaire usé aura disparu, les réacteurs rapides pourraient convertir notre énorme pile d’uranium appauvri en combustible pour les réacteurs WAMSR (assez pour peut-être mille ans).

    C’est la beauté fondamentale de l’énergie nucléaire. Une tonne d’uranium/thorium/plutonium a tellement d’énergie nucléaire qu’un million de tonnes nous donne assez d’énergie pour un siècle. Le seul problème est que nous sommes coincés à utiliser des réacteurs qui fissionnent moins de 1% de toutes les matières nucléaires, un choix qui a été fait parce que même 1% était assez d’énergie, et il était plus facile d’aller de la manière paresseuse (1% d’extraction signifie à peu près utiliser l’U235 et laisser 99,5% de l’U238 derrière).

    Donc, quand les gens parlent d'« énergies renouvelables » comme l’énergie solaire/éolienne/géothermique, où le combustible est « libre », et qu’ils rejettent l’énergie nucléaire, ils ignorent fondamentalement qu’avec 90 % d’énergie nucléaire efficace, nous avons suffisamment de combustible pour des dizaines de milliers d’années, y compris une augmentation de la demande d’énergie à grande échelle. Ne vous méprenez pas. Je suis pour le solaire et le vent pro, mais je diffère des pom-pom girls renouvelables que je connais les limites et je ne prétends pas qu’il n’y a pas de limites. Mais le nucléaire est très attrayant, car il n’a pas besoin du soleil pour briller, il n’a pas besoin du vent pour être fort, il n’a pas besoin d’être à proximité d’un volcan.