L’apprentissage automatique est l’avenir de l’automatisation. Des millions de tâches effectuées quotidiennement par des 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 en forte demande.
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 en apprendre davantage sur l’apprentissage automatique.
1. Le train de codage
Quiconque connaît 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 à 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 constitue à lui seul 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.
2. Cours accéléré d’apprentissage automatique
Google est un acteur majeur du machine learning. 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 au machine learning gratuit, conçu pour enseigner à la fois les principes fondamentaux de l’apprentissage automatique et comment utiliser Tensorflow via les API.
Chaque chapitre du cours contient des conférences vidéo ainsi que le texte intégral pour soutenir le contenu. Comme prévu, c’est un programme incroyablement détaillé. Le cours propose également des pages interactives “Programming Challenge” où le code est présenté dynamiquement dans le navigateur où il peut être à la fois exécuté et modifié, avant de proposer des défis de codage pour vous aider à comprendre le module.
Le programme comprend également des « exercices de terrain de jeu » et des chances de « Vérifier votre compréhension », comprenant des visualisations interactives des principes d’apprentissage automatique et des questions basées sur le sujet actuel.
Il n’est guère surprenant que Google soit un leader dans ce domaine, et pour un cours gratuit, celui-ci couvre beaucoup de terrain !
3. Siraj Rawal
Bien qu’il existe de nombreux excellents enseignants YouTube, peu 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 et à l’apprentissage automatique modernes. 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 couvrent 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.
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 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 prédilection est Python, bien que les principes fondamentaux soient si bien traités ici qu’il est recommandé de le lire à toute personne intéressée par l’apprentissage automatique.
5. Udacity Nanodegrés pour l’apprentissage automatique
Il existe plusieurs “Nanodegrés” approfondis disponibles sur Udacity pour l’apprentissage automatique. Le cours Devenir un ingénieur en apprentissage automatique hautement recommandé est un cours approfondi qui guide l’étudiant à travers les principes d’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 $ et ne sera pas bon marché selon les normes de nombreuses personnes, mais l’avantage d’avoir une relation avec vos tuteurs ainsi que les outils fournis par le cours seront inestimables pour beaucoup.
6. Créez un programme mixte
Alors que tout sur cette liste jusqu’à présent est 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 de garantir une base de connaissances solide pour l’avenir.
Utilisateur Reddit pk7677 a répondu à un message sur /r/MachineLearning avec quelques sages conseils :
Le post complet continue en recommandant de créer vos propres projets personnels. Vous devez également garder un œil sur les domaines nouveaux et en développement du domaine.
Apprentissage profond pour l’apprentissage automatique
Quelle que soit la méthode que vous utilisez avec l’apprentissage automatique, préparez-vous pour un long voyage. Le sujet est par nature incroyablement dense.
La popularité de l’apprentissage automatique a grimpé 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 dans la théorie qui la sous-tend. Il est maintenant temps de se familiariser avec les langages de programmation à l’épreuve du temps.
Si vous êtes novice, choisissez un langage de programmation adapté aux débutants avant de vous lancer 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!