Guide et conseils pratique – Machine Learning

Cette rubrique est pensée comme un guide qui vous permettra de vous orientez dans la découverte du Machine Learning.

Cette page est amené à être complété au fil du temps... si vous avez des questions ou des suggestions n’hésitez pas à m’envoyer un message sur Linkedin 😉

Notre site se concentre exclusivement sur le Machine Learning avec Python, mais il est aussi possible d’en faire avec les langages : R, C++ et JavaScript.

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Pour analyser ses résultats

Les librairies Python

Gérer / Analyser ses données :

Machine Learning :

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Précisons que Keras et TensorFlow ont été fusionné en TensorFlow 2.0, malgré cela vous pouvez toujours utiliser les deux séparément.

Keras est une solution assez simple et rapide pour faire du Deep Learning, parfait pour les débutants.

J’ai remarqué que les expert sur Kaggle ont plutôt tendance à utiliser PyTorch pour « sa clarté d’implémentation, son dynamisme et sa flexibilité ».

À vous de choisir la librairie que vous préférez !

Les livres à lire

  • F. Chollet, Deep Learning with Python (2017, Manning)
  • L. Antiga, Deep Learning with PyTorch (2020, Manning)
  • N. Shukla, Machine Learning with TensorFlow (2018, Manning)

N’hésitez pas à acheter ces livres en utilisant nos liens affiliés (vous nous financez tout en achetant au même prix 🎉)

Les sites intéressants

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Vous pouvez utiliser ces sites développés par Intelligence Artificielle histoire de voir de quoi est capable le Machine Learning :

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