A Bluffer’s Guide to Dimension Reduction - Leland McInnes
▻https://www.youtube.com/watch?v=9iol3Lk6kyU
Map all the things! - John Healy
▻https://www.youtube.com/watch?v=OtVR_ZnXLu4
A Bluffer’s Guide to Dimension Reduction - Leland McInnes
▻https://www.youtube.com/watch?v=9iol3Lk6kyU
Map all the things! - John Healy
▻https://www.youtube.com/watch?v=OtVR_ZnXLu4
The Winners of the World Data Visualization Prize — Information is Beautiful
▻https://informationisbeautiful.net/2019/winners-of-the-world-data-visualization-prize
Machine Visions, by Yannick Assogba
▻http://clome.info/work/machine-visions
This exploration uses four of Wes Anderson’s films as source material. One frame is extracted every 10 seconds of each film, producing our sample of 2309 frames in total. You can see them arrayed in sequence here.
This investigation only touches on visual motifs, i.e. repeated gestures that are present in individual frames of film.
Comparative Audio Analysis With Wavenet, MFCCs, UMAP, t-SNE and PCA
▻https://medium.com/@LeonFedden/comparative-audio-analysis-with-wavenet-mfccs-umap-t-sne-and-pca-cb8237bfce2
This post is on a project exploring an audio dataset in two dimensions. I cover some interesting algorithms such as NSynth, UMAP, t-SNE, MFCCs and PCA, show how to implement them in Python using Librosa and TensorFlow, and also demonstrate a visualisation in HTML, JavaScript and CSS that allows us to interactively explore the audio dataset in a two dimensional, parameterised plots
#UMAP #tSNE #sons #visualisation
Encartopedia
▻http://encartopedia.fastforwardlabs.com
▻http://blog.fastforwardlabs.com/2017/08/15/encartopedia.html
I used #machine_learning techniques and #visualization to explore new navigation possibilities for Wikipedia while preserving its hypertextual feel. With Encartopedia, you can map the path of any journey through Wikipedia, or use the visualization to jump to articles near and far.
#text_mining #proximité #cartographie_de_n'importe_quoi #hypertexte
(assez proche de ce que je fais avec #tSNE)
umap : Uniform Manifold Approximation and Projection
▻https://github.com/lmcinnes/umap
un concurrent à #tSNE pour la réduction de dimensionnalité
Dans l’attente du papier annoncé quelques rudiments de principes de la méthode exposé par l’auteur
▻https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/6m9rlk/p_umap_uniform_manifold_approximation_and
(j’ai pas tout compris…)
En attendant, une explication détaillée des autres algorithmes #tSNE, #PCA et #AutoEncoding :
▻https://medium.com/towards-data-science/reducing-dimensionality-from-dimensionality-reduction-techniques-f658aec24df
(j’ai ajouté un notebook UMAP en commentaire)
#merci !
Excellente présentation. Je découvre et ça me laisse… #perplexe. Je veux dire, bien sûr, qu’il me faut bien choisir mon niveau de #perplexité :-D
d’autres algos sont possibles :)
j’en ai collecté 4 ici
▻https://gist.github.com/Fil/e0ecb37c181b7c960a33316375f0a002
Ah ouais ! t’as bien continué à bosser sur les législatives 2017 !
Mais il y a des résultats qui sont un peu strange… (cf. UMAP) il y a (beaucoup) de boulot pour l’interprétation, j’ai l’impression.
GTM est sympa aussi :
▻https://ugtm.readthedocs.io/en/latest/visualization_examples.html
New Gensim feature : Author-topic modeling. LDA with metadata. | RaRe Technologies
▻https://rare-technologies.com/new-gensim-feature-author-topic-modeling-lda-with-metadata
une nouvelle extension pour #gensim qui pourrait être très utile pour des corpus du genre #SPIP : une fois les topics modélisés à partir du #LDA, on sait les associer non seulement aux articles, mais aussi aux tags (mots-clés, auteurs), ce qui permet de savoir quels sont les auteurs proches, les thématiques similaires, etc.
avec aussi du #tSNE pour la #visualisation
à propos de #t-SNE cette introduction
et cette visualisation (déjà référencée, et qui m’a fait découvrir l’outil) :
►http://distill.pub/2016/misread-tsne
et mes propres expérimentations : tsne world
▻http://bl.ocks.org/Fil/b07d09162377827f1b3e266c43de6d2a
▻http://www.ericlanguenou.fr/recherche/classification-et-visualisation
▻http://www.ericlanguenou.fr/recherche/classification-et-visualisation/article/exploration-et-visualisation-de
Je travaille sur l’exploration et la visualisation de bibliothèques musicales au sein du du laboratoire lina, dans l’équipe DUKe, avec, entre autres, Pascale Kuntz et Nicolas Greffard.
Ces travaux ont été publiés à divers endroits :
SFC 2014
DI2014
Séminaire Cartomuse 2014
GT IHM 2013
Quelques vidéos sur ces travaux sont disponibles sur ma page vimeo (en acces privé, me demander le mot de passe si vous êtes interessé)
spherical som
archipel mai 2014