La plupart des tutoriels d'apprentissage automatique disponibles en ligne sont principalement théoriques et comportent trop de formules difficiles à comprendre, tandis que les tutoriels pratiques expliquent seulement comment utiliser des frameworks tiers sans expliquer les principes sous-jacents, ce qui rend difficile la saisie de l'essence même de l'algorithme. Par coïncidence, je suis tombé sur un ebook gratuit et open source sur GitHub intitulé « Apprentissage automatique appliqué en Python », qui propose un parcours d'apprentissage complet et systématique pour l'apprentissage automatique, intégrant profondément la dérivation mathématique à l'implémentation en Python. De la régression linéaire de base aux réseaux neuronaux complexes, chaque algorithme dispose d'une dérivation mathématique complète et d'une implémentation de code écrite à la main, et des outils de visualisation interactifs sont également fournis pour rendre les concepts mathématiques abstraits intuitifs et faciles à comprendre. GitHub : https://t.co/hJKTsDFBJ8 Lire en ligne : https://t.co/xB7zvEkVLU Contenu principal : - Couvre plus de 30 algorithmes d'apprentissage automatique, de la régression et de la classification au clustering et à la réduction de dimensionnalité ; - Chaque algorithme possède une dérivation mathématique détaillée et une version implémentée manuellement en Python pur ; - Le chapitre sur l'apprentissage profond inclut des architectures courantes telles que les réseaux de neurones artificiels (ANN), les réseaux de neurones convolutifs (CNN), les auto-encodeurs et les réseaux d'anticipation génétiques (GAN) ; - Fournit des outils de visualisation interactifs pour afficher intuitivement le processus d'entraînement et les modifications des paramètres ; - Des cours vidéo sur YouTube et un dépôt de code complet accompagnent les cours. Entièrement gratuit et accessible en ligne, tout le code est open source, idéal pour les développeurs qui souhaitent apprendre systématiquement l'apprentissage automatique et comprendre en profondeur les principes des algorithmes.
