Softaware pour déterminer un modèle

Messages : 0

Inscription : 10 juil. 2019 09:51

Profil de l'utilisateur : Élève de lycée

Re: Software pour déterminer un modèle

Message par leyone » 02 août 2019 16:23

Effectivement je ne connais pas la différence entre tes 2 termes

Pour l'instant la courbe de tendance excel suffit en terme de précision mais je ne pourrais pas corriger en utilisant mon électronique embarqué qui est trop basique (le modèle est un polynôme d'ordre 2 avec des coeffs style 0.139).

Je vais devoir "tricher" en disant si je suis à cette température retire ou ajoute tant, ça mon électronique peut le faire normalement.

Donc là, je test plusieurs condensateurs dans plusieurs plages de températures et niveau de fluide pour voir si je peux en retirer un tableau de référence et corriger en "trichant".

Messages : 3823

Inscription : 17 avr. 2012 21:19

Profil de l'utilisateur : Élève de lycée

Re: Softaware pour déterminer un modèle

Message par bullquies » 02 août 2019 17:51

A mon avis ça vaut le coup de nous expliquer ce que tu essayes exactement de faire de manière macro, peut-être que tu es parti sur un truc qui n'a que peu de valeur ajoutée par rapport à ce que tu essayes d'obtenir
The Axiom of Choice is obviously true, the Well-Ordering Principle is obviously false, and nobody knows about Zorn's Lemma. - Jerry Bona

Messages : 3

Inscription : 06 mai 2016 14:51

Profil de l'utilisateur : Élève de lycée

Re: Softaware pour déterminer un modèle

Message par saysws » 02 août 2019 19:07

Tompouce67 a écrit :
01 août 2019 08:29
Personnellement, j’utilise le logiciel Root développé pour les analyses de données au CERN.
Un exemple de fit est disponible ici
https://root.cern.ch/doc/v612/fitLinear_8C.html
J'aurais du me douter que quelqu'un aller proposer Root :lol:

J'ai failli le faire pour plaisanter.

Plus sérieusement je recommande vraiment pas, pour un néophyte c'est clairement pas le plus simple, même le build à coup de cmake- machin est délicate quand on a pas l'habitude. En plus je pense pas que l'auteur sache coder en C++. Alors que Scikit-Learn par exemple c'est (au moins) aussi puissant, mais beaucoup plus intuitif.

Sinon d'un point de vue physique je suis pas sûr qu'un polynôme suffise pour avoir une très bonne approximation, il y a potentiellement des termes en log, 1/T, 1/T^2 dans le développement, et ça doit être à peu près tout.

Au pire si tu veux juste une fonction qui fit tes données sans avoir l'expression analytique tu peux faire une random forest regression, franchement ça se fait très simplement, tu trouvera des trucs ici par exemple :
https://scikit-learn.org/stable/modules ... om-forests

L'intérêt c'est que ça permet de voir quelle tête à la fonction cible, et à quelle précision tu peux prétendre (c'est vraiment très simple et efficace).

Si t'as beaucoup de points un réseau de neurones éventuellement, mais je recommande pas pour ce problème.

Ou sinon pour avoir les coefficients, je te conseillerais plutôt une kernel une kernel Ridge en essayant différents kernel que tu fais toi même (https://scikit-learn.org/stable/modules ... ridge.html).

Et puis j'ai rien contre Root (en fait si :mrgreen:), mais les méthodes que j'ai proposé n'existe pas sur TMVA (framework d'analyse de données de Root) aussi.
fakbill a écrit :
01 août 2019 09:44
ps : trouvez moi UN cours d'optimisation en école d'ingé qui commence par mettre au clair toutes ces bases AVANT d'écrire les equations de la descente de gradient ou de je ne sais quoi et je souhaiterai une longue et heureuse vie au prof qui le fait :)
Sinon on peut tout simplement chercher un cours d'école d'ingé qui explique clairement les bases avant d'écrire des équations laides, il y aura déjà plus grand monde :mrgreen:
2016-2018 - PCSI 1 / PC*- Champollion
2018- ? - ENS Ulm

Messages : 62

Inscription : 18 juil. 2017 16:50

Profil de l'utilisateur : Professionnel

Re: Softaware pour déterminer un modèle

Message par Puffin » 03 août 2019 11:26

Tant qu'on n'a pas vu la tronche du plot (x,y) des relevés c'est inutile de faire des hypothèses sur la fonction de régression.

Je me souviens d'un modèle thermodynamique (sous Excel !) en aciérie, avec des entrées sur la composition de l'acier et des sorties du genre capacité thermique, que je devais mettre dans une boucle d'optimisation. Mon collègue me disait que son modèle était ultra compliqué, en fait sur la plage de valeurs intéressante il était linéaire :mrgreen:

Messages : 2

Inscription : 12 avr. 2014 23:26

Profil de l'utilisateur : Élève de lycée

Re: Softaware pour déterminer un modèle

Message par Der RHDJ » 03 août 2019 21:42

saysws a écrit :
02 août 2019 19:07
Si t'as beaucoup de points un réseau de neurones éventuellement
Je vote pour cette technique, commence avec 100 couches et augmente le nombre si les résultats ne sont pas satisfaisants : 200, 500, pourquoi pas 1000 ? Ça ne peut pas échouer.
2012-2013 : 1/2 insouciante
2013-2014 : 3/2 arrogante
2014-2015 : 5/2 aigrie ET arrogante
X2015
Coët en GU - Médaille du Mythe échelon Platine - Vaneau d'Or

Messages : 3

Inscription : 06 mai 2016 14:51

Profil de l'utilisateur : Élève de lycée

Re: Softaware pour déterminer un modèle

Message par saysws » 03 août 2019 22:55

Der RHDJ a écrit :
03 août 2019 21:42
saysws a écrit :
02 août 2019 19:07
Si t'as beaucoup de points un réseau de neurones éventuellement
Je vote pour cette technique, commence avec 100 couches et augmente le nombre si les résultats ne sont pas satisfaisants : 200, 500, pourquoi pas 1000 ? Ça ne peut pas échouer.
Et puis aussi il faut penser à tester tout les learning rates possible !
Et tout les algos d'optimisations, évidamment, si ça marche pas en SGD (méthode qui est souvent naze anyway), il faut essayer Adam, puis Adadelta, Adamax et pleins d'autre trucs, les possibilités sont infinies, mais ça devrait bien finir par marcher en temps fini :)
2016-2018 - PCSI 1 / PC*- Champollion
2018- ? - ENS Ulm

Messages : 2

Inscription : 12 avr. 2014 23:26

Profil de l'utilisateur : Élève de lycée

Re: Softaware pour déterminer un modèle

Message par Der RHDJ » 03 août 2019 23:11

saysws a écrit :
03 août 2019 22:55
Der RHDJ a écrit :
03 août 2019 21:42
Je vote pour cette technique, commence avec 100 couches et augmente le nombre si les résultats ne sont pas satisfaisants : 200, 500, pourquoi pas 1000 ? Ça ne peut pas échouer.
Et puis aussi il faut penser à tester tout les learning rates possible !
Et tout les algos d'optimisations, évidamment, si ça marche pas en SGD (méthode qui est souvent naze anyway), il faut essayer Adam, puis Adadelta, Adamax et pleins d'autre trucs, les possibilités sont infinies, mais ça devrait bien finir par marcher en temps fini :)
Les vrais entraînent leurs algos de RL à faire du Neural Architecture Search pour optimiser tout ça. Le metalearning ce n'est plus le turfu c'est juste le présent, on n'est plus en 2017 quoi :/
2012-2013 : 1/2 insouciante
2013-2014 : 3/2 arrogante
2014-2015 : 5/2 aigrie ET arrogante
X2015
Coët en GU - Médaille du Mythe échelon Platine - Vaneau d'Or

Messages : 3

Inscription : 06 mai 2016 14:51

Profil de l'utilisateur : Élève de lycée

Re: Softaware pour déterminer un modèle

Message par saysws » 04 août 2019 01:14

Der RHDJ a écrit :
03 août 2019 23:11
saysws a écrit :
03 août 2019 22:55
Der RHDJ a écrit :
03 août 2019 21:42
Je vote pour cette technique, commence avec 100 couches et augmente le nombre si les résultats ne sont pas satisfaisants : 200, 500, pourquoi pas 1000 ? Ça ne peut pas échouer.
Et puis aussi il faut penser à tester tout les learning rates possible !
Et tout les algos d'optimisations, évidamment, si ça marche pas en SGD (méthode qui est souvent naze anyway), il faut essayer Adam, puis Adadelta, Adamax et pleins d'autre trucs, les possibilités sont infinies, mais ça devrait bien finir par marcher en temps fini :)
Les vrais entraînent leurs algos de RL à faire du Neural Architecture Search pour optimiser tout ça. Le metalearning ce n'est plus le turfu c'est juste le présent, on n'est plus en 2017 quoi :/
"Learning to learn by gradient descent by gradient descent" :mrgreen:
2016-2018 - PCSI 1 / PC*- Champollion
2018- ? - ENS Ulm

Messages : 9679

Inscription : 30 juil. 2008 16:59

Profil de l'utilisateur : Élève de lycée

Re: Softaware pour déterminer un modèle

Message par fakbill » 04 août 2019 17:52

leyone : Tu as des points de mesure (Xi,Yi).
Interpoler c'est trouver une courbe continue qui passe par tous points de mesure et dont on espère qu'elle fera qqch de raisonnable entre ces points.
Fitter (ou "ajuster une loi...") c'est différent : tu as tes (Xi,Yi). Tu as aussi un modèle, par exemple y=ax²+bx+c et tu cherches la valeurs des paramètres de ce modèle (a,b et c dans ce cas) pour que ça colle au mieux avec tes points. Tout dépend alors de ce que tu appelles "au mieux". On se donne donc un critère et on essaye de le minimiser. Ce critère c'est une "distance" entre la solution "parfaite" et la la solution courante à chaque étape de l'optimisation. On appelle ça la fonction de coût.
Un exemple simple est la régression linéaire. Ca minimise quoi une régression linéaire? Essaye de répondre :)
La régression linéaire est "tellement simple" qu'on dispose d'une formule explicite pour calculer la valeur des paramètres du modèle. Dans d'autres cas, on fait appel à un algo qui tente, étape par étape de minimiser cette fonction de coût. Ca peut vite devenir très complexe.
Pas prof.
Prépa, école, M2, thèse (optique/images) ->ingé dans le privé.

Messages : 1263

Inscription : 11 août 2010 23:16

Profil de l'utilisateur : Élève de lycée

Re: Softaware pour déterminer un modèle

Message par Tompouce67 » 05 août 2019 08:24

Vous êtes vraiment en train de suggérer un réseau de neurones pour décrire un graphe 1D ? x)
Vous savez qu’une interpolation avec des polynômes de Lagrange va marcher aussi bien, voire mieux ?
Quitte à faire de l’overtraining, autant le faire explicitement
2008-2010 Lycée Kléber Strasbourg (MPSI4 - MP*)
2010-2014 Ecole Polytechnique - Master Physique des Hautes Energies (X-ETH Zürich)
2014-2017 Doctorat Laboratoire Leprince-Ringuet
2017-2018 Post-doc Imperial College
2018-... Chargé de recherche CNRS

Répondre