La bonne nouvelle c’est que c’est aujourd'hui facile. Plus aucun prétexte ne t'autorise à rester sur ce niveau de pipo que tu as acquis il y a deux ans en lisant un blog poste de mauvaise qualité. Ce que n'est pas cette page. Vil faquin. Et d'abord, pour te mettre dans le bain, clique-donc sur ce related xkcd qui cerne avec une précision hilarante le travail de data scientist.
Maintenant, derrière apprendre le machine learning, se cachent plusieurs choix selon ton niveau de sérieux et le temps que tu veux y investir. Il y a plein de liens et de ressources, j’en propose une bonne partie ici en fonction de ton profil et de tes contraintes. Ces liens sont des points de départ, il ne faut donc pas hésiter à cliquer sur les liens que ces liens proposent (et récursivement jusqu’à se perdre complètement, je n’ai pas de preuve de terminaison pour cet algo d’apprentissage).
Tu te dis que ton vernis de connaissance (que, au passage, tu répands beaucoup plus que tu n'entretiens) mérite un petit CTRL+R. Voici une sélection de liens pour le faire.
- wikipédia est ton amie
- State of ai : un article qui fait (devinez) l'était de l'art en machine learning
- Quand utiliser du deep learning vs du machine learning classique
- Vidéo sur ONNX qui veut rien dire mais avec du budget pour qu'on comprenne que c'est important
- Pipoter sur l'autoML
- Youtube de Microsoft research : chaine youtube de qualité présentant les dernières avancées de MS. Complexité à grande variance.
- Pour ceux qui savent ce qu'est une somme : qu'est-ce que le ML & deep learning.
- Vidéos du Microsoft Virtual Academy assez high level (=ppt)
Dev ou bien jeune enthousiaste, tu te dis à raison que le meilleur moyen de savoir est de faire soi-même. Voici quelques liens selon le moyen d'apprentissage qui te parle le plus.
- Python : cours Microsoft, codeacademy, udacity
- Ou R : Donc en fait il y a pas de lien car je suis un pythoniste. Mais internet est ton ami :)
- Ou C# ou autre.
Enfin, il faut savoir scripter quoi. Coder proprement, non, c’est clairement pas dans l’esprit de la communauté, mais scripter rapidement, oui. J'ai mis les langages dans l'ordre de préférence.
- Article : Comment j'ai appris le machine learning (des kilotonnes de liens sont inclus dans cet article)
- Doc Python : la librarie sklearn (référence dans le domaine)
- Doc R : package caret
- Doc C# : doc bien faite pour ML dotnet
- Github deep learning : Une autre aggrégation de moult liens utiles pour faire du deep learning
- Andrew Ng : la référence sur le domaine. "Accessible" mais avec des maths
- Datacamp : plus appliqué
- AI school : par thématique, des tutoriels de très simple à très très compliqué
- Reddit : r/machinelearning, r/learnmachinelearning. Le deuxième agrège moult liens utiles pour apprendre, le premier regroupe une communauté orientée R&D de qualité.
- Facebook : "apprentissage profond" (le 'très' a tristement été enlevé après que le forum soit devenu mainstream)
- Il y a un discord apprentissage profond en France, aussi.
- Kaggle.com : par google, plateforme pour s'attaquer à des problèmes concrets
- Introduction aux réseaux neuronaux
- TODO : il y en a d'autres. Les trouver.
- Open data de MSR
- Twitter/facebook de Yann Le Cun
- Groupe facebook indispensable : Artificial Intelligence & Deep Learning Memes For Back-propagated Poets
Case 3 : En fait, tout compte fait, je veux pas faire de maths. Et vous êtes bizarres, et je veux même pas savoir ce que vous faites.
La solution (on pourrait ici débattre pour savoir si c'est l'avenir pour la majorité) est d'utiliser des solutions préfaites. En voici :
Caveat : Ces liens auront pour un observateur externe une connotation Microsoft. Ils ne sont cependant pas là car on me paye pour mettre des liens MS, mais parce que je les trouve utiles et les connais.
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