Commentaires sur : La programmation bayésienne : quésako ? http://blogs.wefrag.com/SnippyHolloW/2008/10/08/la-programmation-bayesienne-quesako/ Get out of life alive Sun, 05 Jul 2009 00:42:02 +0000 http://wordpress.org/?v=2.7.1 hourly 1 Par : NecroDragon http://blogs.wefrag.com/SnippyHolloW/2008/10/08/la-programmation-bayesienne-quesako/comment-page-1/#comment-141 NecroDragon Thu, 09 Oct 2008 00:20:21 +0000 #comment-141 C'est la faute à leur putain d'éclairages de merde qui foutent la moitié des lasers en l'air ! C’est la faute à leur putain d’éclairages de merde qui foutent la moitié des lasers en l’air !

]]> Par : mouito http://blogs.wefrag.com/SnippyHolloW/2008/10/08/la-programmation-bayesienne-quesako/comment-page-1/#comment-140 mouito Wed, 08 Oct 2008 23:25:49 +0000 #comment-140 environnement maitrisé la coupe de France et mon cul c'est du poulet? Les seules trucs que tu sais c'est les dimensions de la trable et les régles après il t'arrive 100 milles trucs, On avait battu une team qui avait fait des robots limites pros, tu leur dira que l'environnement est maitrisé! environnement maitrisé la coupe de France et mon cul c’est du poulet? Les seules trucs que tu sais c’est les dimensions de la trable et les régles après il t’arrive 100 milles trucs,
On avait battu une team qui avait fait des robots limites pros, tu leur dira que l’environnement est maitrisé!

]]> Par : mOrice http://blogs.wefrag.com/SnippyHolloW/2008/10/08/la-programmation-bayesienne-quesako/comment-page-1/#comment-139 mOrice Wed, 08 Oct 2008 17:26:40 +0000 #comment-139 Ca me fait penser à la logique flou. Ca me fait penser à la logique flou.

]]> Par : DjMerguez http://blogs.wefrag.com/SnippyHolloW/2008/10/08/la-programmation-bayesienne-quesako/comment-page-1/#comment-138 DjMerguez Wed, 08 Oct 2008 14:45:25 +0000 #comment-138 Beaucoup de filtres anti-spam (celui de Thunderbird par exemple) utilisent des algos bayesiens. Le "bon" plugin anti-spam pour Outlook s'appelle d'ailleurs SpamBayes. Beaucoup de filtres anti-spam (celui de Thunderbird par exemple) utilisent des algos bayesiens. Le "bon" plugin anti-spam pour Outlook s’appelle d’ailleurs SpamBayes.

]]> Par : Xfennec http://blogs.wefrag.com/SnippyHolloW/2008/10/08/la-programmation-bayesienne-quesako/comment-page-1/#comment-137 Xfennec Wed, 08 Oct 2008 13:10:57 +0000 #comment-137 En tout cas, les DARPA challenges, c'est assez génial. Merci pour la découverte ! (On trouve pas mal de trucs sur Youtube sur le sujet, pour les curieux) En tout cas, les DARPA challenges, c’est assez génial. Merci pour la découverte ! (On trouve pas mal de trucs sur Youtube sur le sujet, pour les curieux)

]]> Par : SnippyHolloW http://blogs.wefrag.com/SnippyHolloW/2008/10/08/la-programmation-bayesienne-quesako/comment-page-1/#comment-136 SnippyHolloW Wed, 08 Oct 2008 08:10:50 +0000 #comment-136 @vimes >>Modus Trollens (si B est faux et si A => B alors A est faux) Euh, c'est pas plutôt Tollens ? ==> Bien sûr que si ... ahahah elle est énorme cette bourde ! J'étais un peu fatigué et rentrais d'une crémaillère. Pardon. Pour ce qui est du pbm d'avoir plus de précision en terme d'évènements : je ne pense pas. Pour 2 raisons : 1) Quand tu fais de l'inférence logique tu as aussi ce travers. 2) Raisonner avec le des probas t'ajoute de l'information, ça ne pose pas de pbm tant que l'on les prend avec des "pincettes probabilistes" ;) Pour ce qui est de C et C=>B et A=>B et non(A) ça n'a rien à avoir avec le Modus Tollens qui serait C=>B et A=>B et non(B) : dans ce cas là t'infères non(C) et non(A) mais si tu mets C dans ton savoir de départ t'as juste un clash et donc soit de mauvaises règles soit un C=vrai qui est une erreur d'observation. Ton C et C=>B et A=>B et non(A) est également (en logique pure du style 1er ordre) un clash : 1. et 2. => B et 3. et 4. => non(B) donc clash. C'est un cas qui correspond à une erreur de mesure. Si tu travaillais en bayésien et que C et non(A) sont des observations, elle ne peuvent (à moins d'avoir un modèle / des règles totalement faux(sses), ce qui est possible aussi) coexister avec la probabilité 1. Mais tu n'es as bloqué si elles ont des probas < 1. @divide Pas vraiment. Tu ne maitrise pas ton seuil d'erreur, tu donnes un formalisme qui permet de compléter avec des "best guess" un manque d'information et qui permet d'inférer avec justement ces connaissances "pas sûres" et en particulier ne pas se fermer de portes directement comme on le ferait en logique classique (cf. ci dessus clash direct). Ce qui est vrai c'est que tu diminues ton niveau d'incertitude en augmentant ton ignorance (correspond un peu à ton idée de seuil d'erreur). @Rom.1 J'ai bien l'impression que tu parles de <a href="http://www.x86.org/articles/branch/branchprediction.htm">Branch Prediction</a> (ou <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Branch_predictor">wikipedia</a>), ce qui n'as pas grand chose à avoir avec la programmation bayésienne. C'est juste que si tu arrives sur un branchement conditionnel (un if ou un test de boucle par exemple) et que t'as encore de la place dans ton pipeline tu le remplis avec la suite du branchement (le jmp) le plus probable, comme ça si il arrive tu gagnes du temps, et si c'est l'autre bout de code qui doit s'éxécuter t'en perds pas beaucoup parce que oui il faut reremplir le pipeline mais de toute façon si tu le laissais vide il aurait aussi fallu le reremplir. @mouito J'ai souri :) [VHDL : décrire des circuits électronique, par exemple pour les programmer sur FPGA. Pics : micro-controleurs programmables, en C, Basic, assembleur PIC si tu veux, mais certainement pas VHDL. Après on combine du FPGA et des micro-controleurs pour la commande des robots mais Coupe de France = environnement maitrisé donc HS] @vimes
>>Modus Trollens (si B est faux et si A => B alors A est faux)
Euh, c’est pas plutôt Tollens ? ==> Bien sûr que si …
ahahah elle est énorme cette bourde ! J’étais un peu fatigué et rentrais d’une crémaillère. Pardon.
Pour ce qui est du pbm d’avoir plus de précision en terme d’évènements : je ne pense pas. Pour 2 raisons :
1) Quand tu fais de l’inférence logique tu as aussi ce travers.
2) Raisonner avec le des probas t’ajoute de l’information, ça ne pose pas de pbm tant que l’on les prend avec des "pincettes probabilistes" ;)
Pour ce qui est de C et C=>B et A=>B et non(A) ça n’a rien à avoir avec le Modus Tollens qui serait C=>B et A=>B et non(B) : dans ce cas là t’infères non(C) et non(A) mais si tu mets C dans ton savoir de départ t’as juste un clash et donc soit de mauvaises règles soit un C=vrai qui est une erreur d’observation. Ton C et C=>B et A=>B et non(A) est également (en logique pure du style 1er ordre) un clash : 1. et 2. => B et 3. et 4. => non(B) donc clash. C’est un cas qui correspond à une erreur de mesure. Si tu travaillais en bayésien et que C et non(A) sont des observations, elle ne peuvent (à moins d’avoir un modèle / des règles totalement faux(sses), ce qui est possible aussi) coexister avec la probabilité 1. Mais tu n’es as bloqué si elles ont des probas < 1.

@divide
Pas vraiment. Tu ne maitrise pas ton seuil d’erreur, tu donnes un formalisme qui permet de compléter avec des "best guess" un manque d’information et qui permet d’inférer avec justement ces connaissances "pas sûres" et en particulier ne pas se fermer de portes directement comme on le ferait en logique classique (cf. ci dessus clash direct). Ce qui est vrai c’est que tu diminues ton niveau d’incertitude en augmentant ton ignorance (correspond un peu à ton idée de seuil d’erreur).

@Rom.1
J’ai bien l’impression que tu parles de Branch Prediction (ou wikipedia), ce qui n’as pas grand chose à avoir avec la programmation bayésienne. C’est juste que si tu arrives sur un branchement conditionnel (un if ou un test de boucle par exemple) et que t’as encore de la place dans ton pipeline tu le remplis avec la suite du branchement (le jmp) le plus probable, comme ça si il arrive tu gagnes du temps, et si c’est l’autre bout de code qui doit s’éxécuter t’en perds pas beaucoup parce que oui il faut reremplir le pipeline mais de toute façon si tu le laissais vide il aurait aussi fallu le reremplir.

@mouito
J’ai souri :)
[VHDL : décrire des circuits électronique, par exemple pour les programmer sur FPGA. Pics : micro-controleurs programmables, en C, Basic, assembleur PIC si tu veux, mais certainement pas VHDL. Après on combine du FPGA et des micro-controleurs pour la commande des robots mais Coupe de France = environnement maitrisé donc HS]

]]> Par : mouito http://blogs.wefrag.com/SnippyHolloW/2008/10/08/la-programmation-bayesienne-quesako/comment-page-1/#comment-135 mouito Wed, 08 Oct 2008 07:22:21 +0000 #comment-135 bullshit j'ai fait la coupe de france de robotique, on a programmé en VHDL avec des pics et hop on était dans les 10 ème! bullshit j’ai fait la coupe de france de robotique, on a programmé en VHDL avec des pics et hop on était dans les 10 ème!

]]> Par : Rom.1 http://blogs.wefrag.com/SnippyHolloW/2008/10/08/la-programmation-bayesienne-quesako/comment-page-1/#comment-134 Rom.1 Wed, 08 Oct 2008 06:44:50 +0000 #comment-134 de mémoire, ya pas déjà une partie du processeur dédié au calcul hypothétique ? ca fait bien longtemps que j'ai pas taté le monde de l'asm (a part sur nintendo DS :D), mais jme souviens avoir entendu qu'un composant du proc calculait à l'avance les opérations les plus probables qui pouvaient être effectuées sous peu. de mémoire, ya pas déjà une partie du processeur dédié au calcul hypothétique ? ca fait bien longtemps que j’ai pas taté le monde de l’asm (a part sur nintendo DS :D), mais jme souviens avoir entendu qu’un composant du proc calculait à l’avance les opérations les plus probables qui pouvaient être effectuées sous peu.

]]> Par : vimes http://blogs.wefrag.com/SnippyHolloW/2008/10/08/la-programmation-bayesienne-quesako/comment-page-1/#comment-133 vimes Wed, 08 Oct 2008 06:33:13 +0000 #comment-133 >>Modus Trollens (si B est faux et si A => B alors A est faux) Euh, c'est pas plutôt Tollens ? La limite que je vois à cette méthode, c'est que le Modus Tollens n'est vrai que lorsque A et B sont les seuls évènements du système : A=>B est une condition suffisante mais pas nécessaire donc s'il existe un évènement C et que C=>B, A=>B ne signifie plus que, lorsque A est faux, B l'est également. Donc, pour que la méthode bayesienne marche, il faut pouvoir être le plus précis possible en terme d'évènement, ce qui revient à émettre des hypothèses sur l'environnement d'éxécution d'un programme/robot ... et comme le problème originel vient du fait qu'on est pas capable de les énumérer toute sans être limité, on retombe plus ou moins dans le même travers, non ? >>Modus Trollens (si B est faux et si A => B alors A est faux)
Euh, c’est pas plutôt Tollens ?
La limite que je vois à cette méthode, c’est que le Modus Tollens n’est vrai que lorsque A et B sont les seuls évènements du système : A=>B est une condition suffisante mais pas nécessaire donc s’il existe un évènement C et que C=>B, A=>B ne signifie plus que, lorsque A est faux, B l’est également. Donc, pour que la méthode bayesienne marche, il faut pouvoir être le plus précis possible en terme d’évènement, ce qui revient à émettre des hypothèses sur l’environnement d’éxécution d’un programme/robot … et comme le problème originel vient du fait qu’on est pas capable de les énumérer toute sans être limité, on retombe plus ou moins dans le même travers, non ?

]]> Par : divide http://blogs.wefrag.com/SnippyHolloW/2008/10/08/la-programmation-bayesienne-quesako/comment-page-1/#comment-132 divide Wed, 08 Oct 2008 05:55:16 +0000 #comment-132 intéressant; si j'essaye de resumer grossièrement, ca consiste à avoir un seuil d'erreur "intelligent", qui ne vire la portion suspecte qu'en rapport avec le taux de proba que cette anomalie arrive ? intéressant; si j’essaye de resumer grossièrement, ca consiste à avoir un seuil d’erreur "intelligent", qui ne vire la portion suspecte qu’en rapport avec le taux de proba que cette anomalie arrive ?

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