Concernant la traduction de deep learning, je ne sais pas si c'est très utilisé. Professionnellement, je n'ai pas l'habitude de traduire ce genre de termes et de les laisser en anglais (machine learning, deep learning,...). Ici, je trouvais amusant de faire une traduction plutôt littérale du texte voire même parfois absurde (ma traduction de Takeaway en Plats à emporter est très discutable mais me faisait bien rire). Cela sonne donc parfois particulier et cela m'amuse mais d'un point de vue plus sérieux, c'est aussi une occasion de réfléchir à ce que dise en fait ces termes.
Je crois qu'on n'a pas encore rencontré le problème que tu soulèves mais je crains que si cela nous arrivait, vu que mon collègue et moi sommes un peu barbares, on mettrait des .compute() partout en se disant que finalement cela ne sert pas à grand chose Dask et que l'on mettrait du temps à tilter sur le fait que notre manière d'aborder les choses doit être un peu modifiée.
Quand tu parles de plus grand datasets, tu peux donner une idée de la taille ? Histoire de nous donner une idée de quand il est intéressant de passer à Dask.
[^] # Re: Pandas/Dask et programmation fonctionnelle
Posté par tisaac (Mastodon) . En réponse au journal L/D·es différents paradigmes de programmation en Python. Évalué à 2.
Concernant la traduction de deep learning, je ne sais pas si c'est très utilisé. Professionnellement, je n'ai pas l'habitude de traduire ce genre de termes et de les laisser en anglais (machine learning, deep learning,...). Ici, je trouvais amusant de faire une traduction plutôt littérale du texte voire même parfois absurde (ma traduction de Takeaway en Plats à emporter est très discutable mais me faisait bien rire). Cela sonne donc parfois particulier et cela m'amuse mais d'un point de vue plus sérieux, c'est aussi une occasion de réfléchir à ce que dise en fait ces termes.
Je crois qu'on n'a pas encore rencontré le problème que tu soulèves mais je crains que si cela nous arrivait, vu que mon collègue et moi sommes un peu barbares, on mettrait des .compute() partout en se disant que finalement cela ne sert pas à grand chose Dask et que l'on mettrait du temps à tilter sur le fait que notre manière d'aborder les choses doit être un peu modifiée.
Quand tu parles de plus grand datasets, tu peux donner une idée de la taille ? Histoire de nous donner une idée de quand il est intéressant de passer à Dask.
Surtout, ne pas tout prendre au sérieux !