TODO List
Pour clustering de collections sur données réelles :
→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs (Q_1,Q_2).- ❓Je n’arrive plus à reproduire le bug pour l’inférence…
- S’assurer que ça marche et relancer
Creuser et explorer avec easy16s !
✅ Ajouter le tableau de comparaison du VGAE avec colBiSBM
⌛ Calcul du score F1Revérifier que j’entraîne correctement le VGAE car résultats de généralisation trop bons sur les autres réseaux Doré, ce qui est étonnant
Regarder la liste des cours du MathSV et de l’Université Paris-Saclay.
Dé-bugger les simulations :
- ⌛ Inférence : Relancer simus d’inférence avec n = 240 pour voir si la qualité augmenter (se rassurer). En fait on est déjà à 240, j’ai relancé avec M = 4 au lieu de M = 2. En attente résultats MIGALE -> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -> Visiblement il y a d’autres problèmes que juste le plan de parallélisation.
- ⌛Bon le bug ne se reproduit plus… les jobs sont juste trop longs (> 120h) j’ai relancé, il ne reste que 182/972 conditions.
- ⌛ Inférence : Relancer simus d’inférence avec n = 240 pour voir si la qualité augmenter (se rassurer). En fait on est déjà à 240, j’ai relancé avec M = 4 au lieu de M = 2. En attente résultats MIGALE -> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -> Visiblement il y a d’autres problèmes que juste le plan de parallélisation.
⌛ Plutôt regarder pour introduire un modèle \delta-colBiSBM. Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.
- Faire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu
Inférence et microbes
- Lancer colBiSBM sur OTU\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir
- Lancer colSBM sur OTU\times OTU
- ✅ Creuser TabNet de Christophe Regouby
- TabNet pratiquer les exercices
- Regarder SPARTA Rennes
- Lire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)
- Lire article multi-niveaux Saint-Clair
- Ecrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques. \begin{align*} i \rightarrow &~N^1_i \subseteq N^2_i \subseteq N^3_i & \text{Taxonomie}\\ Z^0_i \overset{?}{=} & Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i & \text{Groupes fonctionnels} \end{align*}
Causalité
Plus sur le temps long, à regarder
- GT causalité
- Daria Bystrova lire présentation Bystrova (s. d.) (Meek rules, V-structure)
Lectures en cours 📚
OT
Inférence de graphes
Causalité
- ❗📖 Bystrova (s. d.)
A discuter
Congés P&S
- ✅ Quand est-ce qu’on ne se voit pas ? Et donc quand est-ce qu’on se voit après ?
- ✅ Calendrier partagé
Thèse
✅ Que prévoir pour le CSI
- 👍 Un petit rapport
- 👍 Une présentation
👨🏫 Demander à Pierre Comment valider les enseignements comme formations Adum ?
✅ Des recommandations de formations, voir les cours du MathSV
Interprétation écologiques résultats de Baldock
- ⌛ Point avec Elisa, oui on relance
Inférence
- pbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)
Combine networks at different taxonomic levels
- Inférence + GREMLINS