J'ai eu l'occasion d'effectuer un stage de rechercher au sein de l'équipe machine learning du laboratoir Hubert Curien de Saint-Etienne pour mon stage opérationnel, pour terminer ma première année d'école d'ingénieur à Telecom Saint-Etienne. Accompagner par Jordan Patracone et Ben Gao j'ai pu m'intéresser à la problématique de la régression LASSO dans un contexte d'apprentissage en ligne. Nous avons explorer 3 idées principales : L'apprentissage conforme, la théorie des core-sets et l'échantillonage basé sur l'incertitude. Nous avons pu comparer ces méthodes dans différents contexte, des données à queues faibles jusqu'à des données à queue lourde.

Python est un langage de choix lorsqu'on s'intéresse au machine learning et aux data sciences en général, notamment grâce à ses bibliothèques telles que numpy ou, scipy ou pytorch (non utilisée ici). Le code se présente en deux fichiers principaux : un pour l'algorithme d'apprentissage et ses fonctions auxilliaires et un deuxième pour la génération des données et leur analyse en utilisant matplotlib pour regarder les caractéristiques qui nous intéresse.

Ce projet m'a permis de mettre un pied dans le domaine du machine learning et le monde de la recherche académique. J'ai eu la chance d'être encadrer par l'un de me professeur, monsieur Patracone, qui m'a beaucoup fait progressé. J'ai pu profiter d'une certaine autonomie, tout en étant guidé le long du projet. J'ai pu participer aux discussions sur l'avancée du projet et les directions à prendre et explorer. J'ai été particulièrement content de pouvoir toucher aux différentes parties du processus de recherche : lectures d'articles scientifiques, explorations théoriques et pratiques pour mettre en place un/des modèle.s, analyse théorique des solutions mises en places (même si on n'a pas pu aller au bout durant mon stage) et rédaction de rapport tout au long de l'avancée. Cela a aussi confirmer mon attrait pour les data sciences, le machine learning etc. Tout ce qui touche de prêt à l'IA, aux maths, et le code.