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13 sites gratuits pour une introduction à l'apprentissage automatique

13 sites gratuits pour une introduction à l'apprentissage automatique


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C'est l'un de ces mots à la mode que nous avons tous entendus, que nous soyons programmeurs ou non: l'apprentissage automatique. Contrairement à d'autres tendances du passé, l'apprentissage automatique n'est pas une mode, c'est vraiment l'avenir.

Alors que les IA deviennent de plus en plus sophistiquées, les programmeurs doivent se mettre au courant de ce que c'est, de son fonctionnement et des dernières tendances dans le domaine. Heureusement, ces 13 ressources gratuites offrent une excellente introduction à l'apprentissage automatique afin que vous puissiez commencer immédiatement avec des didacticiels d'apprentissage automatique de base.

Avant de commencer à étudier les bases du machine learning, assurez-vous de bien connaître le langage de script python. C'est le langage de script le plus populaire pour la science des données et l'apprentissage automatique et il sera nécessaire pour tirer le meilleur parti de ces ressources.

VOIR AUSSI: CE BUNDLE VOUS MONTRERA COMMENT PROGRAMMER DES ALGORITHMES D'APPRENTISSAGE MACHINE AVEC PYTHON

Vous ne connaissez pas python? Ne vous inquiétez pas, quel que soit le langage de programmation ou de script que vous connaissez, il ne devrait pas être trop difficile d’acquérir Python, car c’est l’un des langages les plus indulgents à apprendre. Lisez ces ressources et découvrez les sujets spécifiques sur lesquels vous devez en savoir plus avant de continuer, ou essayez quand même - vous pourriez simplement apprendre un peu de python au cours du processus.

Textes et tutoriels pour une introduction à l'apprentissage automatique

Ces textes et didacticiels en ligne vous donneront une base solide dans les sujets, les théories et les langues utilisés dans l'apprentissage automatique.

Tutoriels Kaggle Data Science

Ce sont d'excellents tutoriels d'apprentissage automatique pour débuter dans la mesure où Kaggle couvre tous les éléments essentiels que vous devez savoir sur la science des données afin de vous lancer dans l'apprentissage automatique. N'oubliez pas que l'apprentissage automatique consiste à entraîner une machine sur de très grands ensembles de données.Par conséquent, la connaissance de la science des données est une étape essentielle de votre introduction à l'apprentissage automatique.

Livre d'apprentissage machine Python (1ère éd.) / Référentiel de code

C'est facilement l'un des meilleurs «livres» sur Python et l'apprentissage automatique que vous allez trouver. Si vous n'êtes pas encore tout à fait à la mode avec Python, passez du temps avec cette ressource et vous serez en train de supprimer les données des sites Web en un rien de temps. Il comprend également un exemple de code pour accompagner le texte afin que vous puissiez vous référer à l'exemple de travail si nécessaire.

Apprentissage profond - The Straight Dope

Un texte en ligne qui fournit une introduction aux bases de l'apprentissage automatique tout en donnant également une introduction à la théorie de l'apprentissage en profondeur. Cette approche vous guide à travers la mise en œuvre des différents concepts, alors soyez prêt à écrire beaucoup de code, mais c'est une ressource incroyablement utile dans l'ensemble.

Apprentissage profond pratique pour les codeurs, V3

C'est un excellent moyen d'entrer dans le vif du sujet de l'apprentissage automatique, en particulier l'apprentissage en profondeur, le type qui permet à Netflix de savoir quels films vous recommander et comment identifier le contenu des fichiers image. Si vous êtes prêt à vous lancer, ce site est là où vous devriez être.

Apprentissage en profondeur de MIT Press

Deep Learning est publié par MIT Press et écrit par Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville, et c'est l'un des meilleurs livres que vous trouverez sur l'apprentissage profond. L'éditeur a rendu le livre disponible gratuitement en tant que site Web HTML, alors assurez-vous de le mettre en signet et de travailler votre chemin à travers le meilleur texte sur l'apprentissage en profondeur qui soit.

Ressources vidéo pour aller au-delà des bases du machine learning

Ces ressources vidéo sont un excellent endroit où aller si vous souhaitez en savoir plus que les bases et aborder certains des sujets spécifiques de l'apprentissage automatique.

Ressources vidéo du MIT Deep Learning

Le MIT propose une multitude de ressources gratuites et la page MIT Deep Learning ne fait pas exception. Vous trouverez ici des dizaines de vidéos de conférences, d'exposés, d'entretiens et plus encore sur les différents sujets de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond. Il s'agit certainement d'une page incontournable pour tous ceux qui recherchent plus qu'une simple introduction aux bases de l'apprentissage automatique que nous avons vues jusqu'à présent.

Entretiens de l'université d'été sur l'apprentissage profond

Ce site présente des conférences vidéo de certains des meilleurs professionnels de l'apprentissage automatique données à l'Université d'été de Montréal Deep Learning au cours des deux dernières années. Ces vidéos (des diapositives associées aux vidéos sont également disponibles) portent principalement sur des sujets théoriques plus intermédiaires que sur les bases, mais si vous vous sentez prêt, plongez-vous directement.

Tutoriels d'apprentissage automatique pour le traitement du langage naturel

Ces ressources vous aideront à apprendre à analyser de grands ensembles de données textuelles pour trouver la signification de tout le bruit.

Traitement du langage naturel avec Python

Ce texte en ligne est disponible via HTML et est un texte essentiel pour apprendre le traitement du langage naturel à l'aide de python. Il utilise la boîte à outils en langage naturel de Python, la bibliothèque d'API sur laquelle votre formation en traitement du langage naturel s'appuiera à l'avenir, il est donc préférable de l'apprendre tout de suite.

Tutoriels Deep Learning pour le traitement du langage naturel

Il s'agit d'une collection de blocs-notes Jupyter qui accompagnent les didacticiels vidéo de Jon Krohn sur le traitement du langage naturel à l'aide de l'apprentissage en profondeur. Certaines des choses qu'il aborde incluent le prétraitement des données en langage naturel pour les applications d'apprentissage automatique, la transformation du langage naturel en expressions numériques, la réalisation de prédictions avec des modèles entraînés à l'aide de l'apprentissage profond, et bien plus encore.

Comment résoudre 90% des problèmes de PNL: un guide étape par étape

Il s'agit d'un ensemble de didacticiels d'apprentissage automatique basés sur les blocs-notes Jupyter d'Emmanuel Ameisen d'Insight AI. Il décompose différents sujets de l'apprentissage automatique en tâches de base nécessaires pour atteindre votre objectif et fournit des diagrammes utiles pour vous aider à suivre.

Tutoriel Keras LSTM

Ce didacticiel d'apprentissage automatique ne fait vraiment qu'une chose, il vous apprend à créer un LSTM pour la modélisation du langage Keras. Il s'agit d'un court didacticiel, mais vous pouvez le terminer en un jour ou deux et vous pouvez l'utiliser dès le départ pour commencer à traiter vos propres grands ensembles de données texte pour la modélisation de prédiction.

Cours universitaires en libre accès

Ces cours sont gratuits (sous réserve) et fournissent des cours de niveau universitaire sur des sujets d'apprentissage automatique.

UC Berkeley - Introduction à l'IA

Il s'agit d'un cours de niveau universitaire en libre accès sur le développement d'introduction à l'IA dispensé par l'une des meilleures universités du monde. Il n'y a pas de crédit universitaire, personne ne notera votre travail et l'accès à certains documents est limité, mais les matériaux essentiels dont vous avez besoin pour démarrer avec l'apprentissage automatique de l'IA sont tous ici.

University College London - Apprentissage par renforcement

Ce cours en libre accès propose des instructions sur une autre piste d'apprentissage automatique dont nous n'avons pas beaucoup parlé, l'apprentissage par renforcement. Cette méthode importante d'apprentissage automatique est un outil utile à avoir dans votre ceinture à outils d'apprentissage automatique et ce cours de l'University College London est un endroit idéal pour apprendre ce que vous devez savoir.


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Commentaires:

  1. Kezshura

    ce n'est pas clair pour moi

  2. Dubhgml

    C'est intéressant. Veuillez me dire - où puis-je trouver plus d'informations sur ce sujet?

  3. Shakalmaran

    Je ne te crois pas

  4. Wulf

    Vous n'êtes pas correcte. Je suis sûr. Nous discuterons.

  5. Filmarr

    Il me semble une pensée remarquable



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