‘Ce blog commence par introduire les concepts fondamentaux de l’apprentissage automatique, y compris les types de tâches telles que la régression, la classification, le regroupement et la réduction de dimension, ainsi que les méthodes d’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. Ensuite, il se concentre sur l’évaluation et la sélection des modèles, en présentant des méthodes d’évaluation telles que la méthode de répartition, la validation croisée et la méthode bootstrap, et en montrant comment implémenter ces méthodes à l’aide d’exemples de code. En termes de mesures de performance, l’article présente des indicateurs tels que l’erreur quadratique moyenne (MSE) et l’erreur absolue moyenne (MAE), et explore l’application de la courbe ROC. Dans la sélection des modèles, il met l’accent sur la distinction entre l’erreur empirique et l’erreur de généralisation, soulignant que plus l’erreur de généralisation est faible, mieux c’est, mais l’erreur empirique n’est pas nécessairement optimale. L’article discute également de la relation entre le biais et la variance, indiquant qu’au cours de l’entraînement, on passe généralement d’une domination par le biais à une domination par la variance. La section sur les modèles linéaires présente des méthodes telles que la méthode des moindres carrés et la régression logistique, et optimise les paramètres du modèle par la méthode de descente de gradient. Le chapitre sur les réseaux neuronaux explique en détail le perceptron et l’algorithme de rétropropagation, et introduit comment faire face au problème de surapprentissage par l’arrêt précoce et la régularisation. Dans la section sur les machines à vecteurs de support, l’article explique en détail les principes des SVM linéairement séparables, des SVM linéaires et des SVM non linéaires, et résout les problèmes de classification non linéaire par des techniques de noyau. Enfin, la section sur l’apprentissage en ensemble présente les algorithmes Adaboost et Bagging, et explore les méthodes d’amélioration de la diversité par la perturbation des échantillons de données, la perturbation des attributs d’entrée, la perturbation de la représentation de sortie et la perturbation des paramètres de l’algorithme. Grâce à ces contenus, les lecteurs peuvent acquérir une compréhension complète des théories de base et des méthodes pratiques de l’apprentissage automatique, et maîtriser comment évaluer et optimiser les performances des modèles.’

Lors de l’utilisation de PyInstaller pour empaqueter des applications clientes, certains problèmes multiplateformes peuvent survenir. Tout d’abord, les versions de Python 3.9 et supérieures ne supportent plus Windows 7, donc si vous devez exécuter sur Windows 7, l’environnement Python doit être limité à la version 3.8. Ensuite, des fichiers DLL manquants peuvent apparaître, comme api-ms-win-core-path-l1-1-0.dll, ce qui est généralement dû au fait que PyInstaller n’a pas inclus toutes les bibliothèques de chargement dynamique lors de l’empaquetage. La solution consiste à placer les fichiers DLL manquants dans le répertoire racine du programme ou dans le répertoire système. De plus, certaines parties du chargement dynamique de la bibliothèque Qt peuvent manquer, entraînant des erreurs ImportError. Les solutions incluent la copie de Sitepackages/QtGui de l’environnement vers le répertoire racine du programme, ou l’utilisation de l’option hidden-import lors de l’empaquetage pour charger manuellement les modules manquants. Enfin, si PyInstaller ne peut pas obtenir le code source, vous pouvez consulter le journal des erreurs, copier manuellement les packages d’environnement manquants dans le répertoire racine du programme, ou spécifier hidden-import pour importer ces packages lors de l’empaquetage. Ces méthodes permettent de résoudre efficacement les problèmes rencontrés par PyInstaller lors de l’empaquetage d’applications sur différentes plateformes.

‘Ce blog présente en détail les concepts de base du calcul parallèle et l’application de la programmation CUDA. Tout d’abord, il discute de la différence entre la concurrence et le parallélisme, des différences entre le calcul séquentiel et le calcul parallèle, des méthodes de classification du calcul parallèle, y compris le mode de calcul, la logique du programme et l’angle d’application. Ensuite, il introduit la classification de Flynn, expliquant les différences entre SISD, SIMD, MISD et MIMD. Ensuite, il explore en profondeur la loi d’Amdahl, analyse son rôle dans l’amélioration des performances des programmes et montre comment appliquer la loi d’Amdahl pour calculer le rapport d’accélération et le nombre de processeurs nécessaires. Dans la partie programmation CUDA, il présente le modèle de calcul hétérogène, analyse les différences entre CPU et GPU, et souligne les avantages du GPU dans le calcul parallèle. Il discute de l’organisation des threads CUDA, y compris les concepts de thread, de bloc de threads, de grille et de fonction noyau. Il explique plus en détail le modèle de programmation hôte/appareil de CUDA, décrivant le rôle des différents modificateurs de fonction et les limitations des fonctions noyau CUDA. En outre, le blog présente le modèle de calcul parallèle SIMT, le multiprocesseur de flux SM dans l’architecture GPU, le modèle de mémoire et les modes d’accès à la mémoire, en soulignant l’utilisation de la mémoire partagée et les solutions aux conflits de banque. À travers des exemples de code, il montre comment implémenter l’inversion d’image, l’addition de tableaux, la transposition de matrices, la multiplication de matrices carrées, le calcul d’histogramme, la réduction et le problème TOP K dans CUDA. Enfin, le blog fournit des directives expérimentales, introduit trois méthodes de calcul de PI, la mise en œuvre d’un pool de threads, et les méthodes d’optimisation pour la multiplication et la transposition de matrices, et aide les lecteurs à consolider leurs connaissances grâce à l’analyse des questions d’examen.’

Cet article utilise des exemples comme la transposition de matrices pour montrer comment accélérer la résolution de problèmes à grande échelle en utilisant les nombreux cœurs du GPU via l’écriture de fonctions noyau CUDA. Tout d’abord, il présente le processus algorithmique de la transposition de matrices, y compris le stockage de la matrice dans la mémoire GPU, la définition de la fonction noyau CUDA, l’appel de la fonction noyau pour effectuer la transposition et la copie des résultats dans la mémoire hôte. Dans l’implémentation du code, la mémoire partagée est utilisée pour optimiser l’accès à la mémoire globale et éviter les conflits de banque. Ensuite, il aborde la conception de la fonction noyau pour la multiplication matricielle, soulignant l’utilisation de la mémoire partagée et le traitement des matrices non carrées. Les exemples de code montrent comment utiliser la mémoire partagée pour réduire les accès à la mémoire globale et améliorer les performances. Puis, il présente l’implémentation du calcul d’histogramme, utilisant la mémoire partagée et les opérations atomiques pour améliorer l’efficacité. Pour la réduction de somme, il propose des stratégies d’optimisation comme le bouclage inter-grille et l’appariement entrelacé. Enfin, il explore la solution au problème TOP K, utilisant la réduction CUDA pour un tri efficace et la sélection des K premiers éléments. À travers ces exemples, l’article montre comment utiliser la technologie CUDA pour accélérer le traitement de données à grande échelle et les calculs matriciels.

‘Le théorème de Bayes est un outil permettant de raisonner sur des événements inconnus à partir de probabilités connues, largement utilisé dans l’école bayésienne et le classificateur bayésien naïf en apprentissage automatique. L’école bayésienne considère que rien n’est aléatoire, l’aléatoire n’étant qu’une manifestation d’un manque d’information. Grâce au théorème de Bayes, nous pouvons, après qu’un événement s’est produit, utiliser diverses probabilités antérieures pour raisonner. Dans la formule, $P(c|x)$ représente la probabilité a posteriori, qui est la probabilité qu’un événement se produise sous certaines conditions connues, tandis que $P(c)$ est la probabilité a priori, la probabilité initiale de l’événement avant qu’il ne se produise. $P(x|c)$ est la vraisemblance, représentant la probabilité d’observer x sous la condition c. $P(x)$ est une constante de normalisation, utilisée pour s’assurer que la somme des probabilités est égale à 1. En apprentissage automatique, le théorème de Bayes définit le classificateur bayésien naïf, aidant le modèle à apprendre la distribution des données par estimation du maximum de vraisemblance. La probabilité a priori et la probabilité a posteriori sont deux concepts centraux dans le théorème de Bayes. La probabilité a priori est basée sur des données et expériences passées, tandis que la probabilité a posteriori est la probabilité d’inférer la cause basée sur le résultat après que l’événement s’est produit. Le calcul de la probabilité a posteriori dépend de la probabilité a priori, sans laquelle elle ne peut être calculée. La relation entre le théorème de Bayes et la formule de la probabilité totale réside dans le fait que la formule de la probabilité totale est utilisée pour déduire les effets à partir des causes, tandis que le théorème de Bayes est utilisé pour rechercher les causes à partir des effets. La formule de la probabilité totale résume les probabilités des événements causés par plusieurs facteurs, tandis que le théorème de Bayes est utilisé pour calculer la probabilité que chaque facteur ait causé un résultat connu. Grâce à ces formules, nous pouvons faire des inférences et des décisions raisonnables dans un monde incertain.’

Cet article explique comment utiliser pthread pour la programmation multithread, principalement à travers deux exemples. Le premier exemple consiste à calculer la valeur de Pi en parallèle à l’aide de plusieurs threads, en utilisant la formule de Leibniz, et en divisant les données pour que chaque thread calcule une partie des données afin d’accélérer le processus de calcul. Pour éviter les conflits lors de l’accès multithread au résultat global, des mutex et des sémaphores sont utilisés pour organiser les threads afin qu’ils additionnent de manière ordonnée les résultats locaux au résultat global. Dans l’implémentation du code, une constante BLOCK_SIZE est définie, chaque thread calcule la somme d’un bloc de données, et l’actualisation de la variable globale sum est protégée par un verrou mutex. Le deuxième exemple est basé sur la conception d’un pool de threads selon le modèle producteur-consommateur. Le pool de threads utilise une file d’attente de tâches comme tampon entre le producteur et le consommateur, chaque élément de la file d’attente de tâches contenant la fonction à exécuter et les paramètres de la fonction. L’implémentation du pool de threads comprend l’initialisation de la file d’attente de tâches, des sémaphores, le démarrage des threads consommateurs, et l’attente de la fin de l’exécution de tous les threads lors de la fermeture du pool de threads. Le producteur ajoute des tâches à la file d’attente de tâches via la fonction thread_pool_enqueue, et utilise des mutex et des variables de condition pour protéger les opérations sur la file d’attente de tâches. Le consommateur extrait les tâches de la file d’attente de tâches et les exécute via la fonction thread_pool_worker, garantissant que les threads consommateurs sont bloqués lorsque la file d’attente de tâches est vide, en attendant l’arrivée de nouvelles tâches. Enfin, un simple exemple de tâche est conçu pour afficher l’identifiant de la tâche et l’identifiant du thread, et est exécuté dans le pool de threads, démontrant l’application pratique du pool de threads. Grâce à ces exemples, les lecteurs peuvent mieux comprendre les principes de base et les scénarios d’application de la programmation multithread.