6 didacticiels et cours utiles à l'apprentissage automatique pour comprendre l'essentiel

L'apprentissage automatique est l'avenir de l'automatisation. Des millions de tâches effectuées quotidiennement par l'homme seront éventuellement remplacées par des réseaux de neurones formés. Même maintenant, les algorithmes d'apprentissage automatique façonnent votre vie.

Le marché du travail évolue pour s'adapter à cette nouvelle technologie, et la demande de ceux qui sont capables de programmer leurs propres réseaux (ou de s'intégrer à ceux existants) est très demandée.

Il n'y a jamais eu de meilleur moment pour plonger dans l'apprentissage automatique. Voici six didacticiels et ressources utiles pour vous aider à mieux comprendre l'apprentissage automatique..

1. Le train de codage

Toute personne familiarisée avec la chaîne YouTube de Daniel Shiffman connaîtra ses excellents tutoriels sur le traitement et p5.js. Son style amusant d’enseignement en temps réel a aidé un nombre incalculable de personnes à apprendre les bases du codage..

En plus de ses nombreuses vidéos de défis de codage couvrant un seul sujet, Shiffman possède également une liste de lecture extrêmement complète pour l'apprentissage automatique..

Ces vidéos sont particulièrement utiles pour ceux qui souhaitent apprendre Java ou JavaScript comme langue principale. Heureusement, les concepts abordés dans la série s'appliquent à la langue de votre choix..

Le livre très apprécié de Shiffman, The Nature of Code, a consacré son dernier chapitre aux réseaux de neurones. Il constitue à lui seul une excellente introduction au domaine. Le travail a été poursuivi à la fois sur la chaîne YouTube de The Coding Train et sur sa page personnelle GitHub..

Daniel Shiffman est lui-même la grande force d'apprendre de cette façon. Enseignant naturel, il donne des exemples clairs de la manière dont le code interagit avec des algorithmes d'apprentissage automatique..

2. Cours intensif d'apprentissage automatique

Google est un acteur majeur de l'apprentissage automatique. Leur plateforme open source Tensorflow est conçue pour ouvrir le sujet à tout le monde dans une variété de langages de programmation..

Google propose également son propre cours intensif d'apprentissage automatique, conçu pour enseigner les bases de l'apprentissage automatique et l'utilisation de Tensorflow via des API..

Chaque chapitre du cours comporte des conférences vidéo ainsi que le texte intégral à l'appui du contenu. Comme prévu, il s’agit d’un programme extrêmement détaillé. Le cours propose également des cours interactifs “Défi de programmation” les pages où le code est présenté dynamiquement dans le navigateur, où il peut être à la fois exécuté et modifié, avant de proposer des problèmes de codage pour vous aider à comprendre le module..

Le programme comporte également “Exercices de terrain de jeu” et des chances de “Vérifie ta compréhension”, comprenant des visualisations interactives de principes d'apprentissage automatique et de questions basées sur le sujet actuel.

Il n’est pas surprenant que Google soit un chef de file dans ce domaine et, pour un cours gratuit, celui-ci couvre beaucoup de terrain.!

3. Siraj Raval

Bien qu'il existe de nombreux excellents professeurs sur YouTube, rares sont ceux qui bénéficient d'une excellente présentation, d'explications claires sur les sujets et, surtout, de memes, tout aussi bien que Siraj Raval..

Sa chaîne YouTube se concentre principalement sur le langage de programmation Python ainsi que sur de nombreux principes essentiels à la science des données et à l'apprentissage automatique modernes. Siraj propose une liste de lecture de vidéos faciles à suivre sur les réseaux de neurones et l’apprentissage automatique. La variation entre les vidéos à sujet unique à rythme rapide et le travail de projet de style de flux en direct plus long couvre les deux principes fondamentaux et comment les appliquer aux données..

La chaîne de Siraj est particulièrement utile pour ceux qui apprennent déjà Python et, si vous souhaitez apprendre le langage, ces exemples de base de Python 10 Exemples de base de Python qui vous aideront à apprendre rapidement 10 Exemples de base de Python qui vous aideront à apprendre rapidement Les exemples en sont destinés à ceux qui ont déjà une certaine expérience en programmation et veulent simplement passer à Python le plus rapidement possible. Lire la suite vous aidera à comprendre les principes fondamentaux.

4. Réseaux de neurones et apprentissage en profondeur

Bien que les didacticiels vidéo soient un excellent moyen d’apprendre, certaines personnes préfèrent apprendre à partir d’un livre. Neural Networks and Deep Learning de Michael Nielsen ne se qualifie pas vraiment comme un livre imprimé, car il utilise des exemples intégrés conçus pour le navigateur. Cependant, c’est l’explication écrite la plus claire de l’histoire de l’apprentissage automatique, mais aussi de la façon d’apprendre les mathématiques derrière les réseaux de neurones, que vous trouverez ici..

Le livre suit un projet de reconnaissance de caractères du début à la fin. Son rythme permet au lecteur de comprendre à la fois comment et pourquoi le réseau apprend, ainsi que les décisions et les défis qu’ils devront relever pour constituer un réseau de neurones fonctionnel..

Encore une fois, le langage de prédilection est le python, bien que les principes fondamentaux y soient si bien expliqués qu’il soit recommandé à ceux qui s'intéressent à l’apprentissage automatique..

5. Nanodegrees Udacity pour l'apprentissage automatique

Il y a plusieurs en profondeur “Nanodegrees” disponible sur Udacity pour l'apprentissage automatique. Le cours hautement recommandé Devenir un ingénieur en apprentissage automatique est un cours approfondi qui présente à l'étudiant les principes de l'apprentissage automatique via le travail sur projet..

Chaque projet est conçu pour imiter quelque chose qu'un ingénieur affronterait dans son travail. Les étudiants inscrits au cours ont accès à Amazon Web Services (AWS) pour déployer leurs projets..

Le cours coûte 899 $, ce qui ne sera pas bon marché selon les critères de nombreuses personnes, mais l'avantage d'avoir une relation avec vos tuteurs avec les outils fournis par le cours sera précieux pour beaucoup..

6. Créer un programme mixte

Jusqu'à présent, tout ce qui est répertorié sur cette liste est parfait pour un apprentissage avancé, mais beaucoup de personnes trouveront difficile même les bases. Dans ce cas, créer votre propre programme d'études mixte peut être un excellent moyen de combler toutes les lacunes et d'assurer une base de connaissances solide pour l'avenir..

Utilisateur Reddit pk7677 a répondu à un post sur / r / MachineLearning avec quelques conseils avisés:

L'article complet recommande ensuite de créer vos propres projets personnels. Vous devez également garder un œil sur les domaines nouveaux et en développement du domaine..

Apprendre en profondeur pour l'apprentissage automatique

Quelle que soit la méthode que vous utilisiez avec l'apprentissage automatique, préparez-vous à un long voyage. Le sujet est par nature incroyablement dense.

La popularité de l'apprentissage automatique a grimpé en flèche, en raison de l'amélioration de la puissance de traitement et de la science informatique. Il n'y a pas de voie facile dans la théorie derrière cela. Le moment est venu de se familiariser avec des langages de programmation à l'épreuve du temps.

Si vous êtes novice, choisissez un langage de programmation convivial pour les débutants. 6 Langages de programmation les plus faciles à apprendre pour les débutants 6 Langages de programmation les plus simples à apprendre pour les débutants Apprendre à programmer consiste à trouver le bon langage autant que le processus d’édification. Voici les six langages de programmation les plus faciles pour les débutants. Lisez plus avant de plonger dans l'apprentissage automatique. Et n'oubliez pas de comparer notre étude de l'apprentissage en profondeur, de l'apprentissage automatique et de l'IA Apprendre en profondeur, apprentissage automatique, apprentissage automatique et intelligence artificielle: comment vont-ils ensemble? Deep Learning vs. Machine Learning vs. AI: comment vont-ils ensemble? Essayer de faire la différence entre l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur? Voici ce qu'ils veulent tous dire. Lire la suite . Continuez à apprendre et bonne chance!

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