L'apprentissage automatique est l'avenir de l'automatisation. Des millions de tâches effectuées quotidiennement par les humains seront à terme remplacées par des réseaux de neurones entraînés. Même maintenant, les algorithmes d'apprentissage automatique façonnent votre vie.
Le marché du travail évolue pour s'adapter à cette nouvelle technologie, et ceux qui sont capables de programmer leurs propres réseaux (ou de s'intégrer à ceux existants) sont très demandés.
Il n'y a jamais eu de meilleur moment pour plonger dans l'apprentissage automatique. Voici six tutoriels et ressources utiles pour vous aider à en savoir plus sur l'apprentissage automatique.
Toute personne familière 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 d'innombrables personnes à apprendre les bases du codage.
En plus de ses nombreuses vidéos de défi de codage couvrant des sujets uniques, Shiffman propose également une liste de lecture d'apprentissage automatique incroyablement complète.
Ces vidéos sont particulièrement utiles pour ceux qui souhaitent apprendre Java ou JavaScript comme langage principal. Heureusement, les concepts abordés dans la série s'appliquent à n'importe quelle langue de votre choix.
The Nature of Code, le livre très apprécié de Shiffman, a consacré son dernier chapitre aux réseaux de neurones. Il se présente à lui seul comme une excellente introduction au domaine. Le travail s'est poursuivi à la fois sur la chaîne YouTube The Coding Train et sur sa page personnelle GitHub.
La grande force d'apprendre de cette façon est Daniel Shiffman lui-même. Enseignant naturel, il donne des exemples clairs de la façon dont le code interagit avec les algorithmes d'apprentissage automatique.
Google est un acteur majeur de l'apprentissage automatique. Leur plate-forme 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 d'initiation gratuit à l'apprentissage automatique, conçu pour enseigner à la fois les principes de base de l'apprentissage automatique et l'utilisation de Tensorflow via les API.
Chaque chapitre du cours comporte des conférences vidéo ainsi que le texte intégral pour soutenir le contenu. Comme prévu, il s'agit d'un programme incroyablement détaillé. Le cours propose également des pages interactives "Défi de programmation" où le code est présenté dynamiquement dans le navigateur où il peut être exécuté et modifié, avant de fournir des défis de codage pour vous aider à comprendre le module.
Le programme comprend également des "exercices de terrain de jeu" et des occasions de "vérifier votre compréhension", comprenant des visualisations interactives des principes d'apprentissage automatique et des questions basées sur le sujet actuel.
Il n'est pas surprenant que Google soit un leader dans ce domaine, et pour un cours gratuit, celui-ci couvre beaucoup de terrain !
Bien qu'il existe de nombreux excellents professeurs YouTube, peu d'entre eux obtiennent l'équilibre entre une excellente présentation, une explication claire des sujets et, surtout, des mèmes, 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 moderne et à l'apprentissage automatique. Siraj propose une liste de lecture de vidéos faciles à suivre sur le thème des réseaux de neurones et de l'apprentissage automatique. La variation entre les vidéos à sujet unique au rythme rapide et le travail de projet de style de diffusion en direct plus long couvre à la fois les principes fondamentaux et la manière de les appliquer aux données.
La chaîne de Siraj est particulièrement utile pour ceux qui apprennent déjà Python, et si vous cherchez à apprendre le langage, ces exemples Python de base vous aideront à acquérir les bases.
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 n'est pas tout à fait considéré comme un livre imprimé car il utilise des exemples intégrés conçus pour le navigateur. C'est cependant l'explication écrite la plus claire non seulement de l'histoire de l'apprentissage automatique, mais aussi de la façon d'apprendre les mathématiques derrière les réseaux de neurones, que vous trouverez.
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 auxquels il sera confronté pour mettre en place un réseau de neurones fonctionnel.
Encore une fois, le langage de choix est Python, bien que les principes de base soient si bien couverts ici qu'il est recommandé de le lire à toute personne intéressée par l'apprentissage automatique.
https://vimeo.com/165054704
Il existe plusieurs "Nanodegrees" approfondis disponibles sur Udacity pour l'apprentissage automatique. Le cours hautement recommandé Devenir un ingénieur en apprentissage automatique est un cours approfondi qui guide l'étudiant à travers les principes de l'apprentissage automatique via le travail de projet.
Chaque projet est conçu pour imiter quelque chose auquel un ingénieur serait confronté dans son travail. Les étudiants inscrits au cours ont accès à Amazon Web Services (AWS) pour déployer leurs projets.
Le cours coûte 899 $ ne sera pas bon marché selon les normes de beaucoup de gens, mais l'avantage d'avoir une relation avec vos tuteurs ainsi que les outils fournis par le cours seront inestimables pour beaucoup.
Bien que tout ce qui figure sur cette liste jusqu'à présent soit parfait pour un apprentissage avancé, de nombreuses personnes trouveront même les bases difficiles. Dans ce cas, créer votre propre programme mixte peut être un excellent moyen de combler toutes les lacunes et d'assurer une base de connaissances solide pour aller de l'avant.
Utilisateur Reddit pk7677 a répondu à un message sur /r/MachineLearning avec quelques conseils avisés :
Le post complet recommande ensuite de créer vos propres projets personnels. Vous devez également garder un œil sur les domaines nouveaux et en développement du domaine.
Quelle que soit la méthode que vous adoptez avec l'apprentissage automatique, préparez-vous à un long voyage. Le sujet est par nature incroyablement dense.
La popularité de l'apprentissage automatique est montée en flèche, et cela est dû aux améliorations de la puissance de traitement et de l'informatique. Il n'y a pas de voies faciles vers la théorie qui la sous-tend. Il est maintenant temps de se familiariser avec les langages de programmation évolutifs.
Si vous êtes novice, choisissez un langage de programmation adapté aux débutants avant de plonger dans l'apprentissage automatique. Et n'oubliez pas de revoir notre comparaison de l'apprentissage en profondeur, de l'apprentissage automatique et de l'IA. Continuez à apprendre et bonne chance !
