machine_learning_examples
1.0.0
Une collection d’exemples et de didacticiels d’apprentissage automatique.
Retrouvez les tutoriels associés sur https://lazyprogrammer.me
Trouvez les cours associés sur https://deeplearningcourses.com
Veuillez noter que tout le code de tous les cours ne sera pas trouvé dans ce référentiel. Certains exemples de code plus récents (par exemple la plupart de Tensorflow 2.0) ont été réalisés dans Google Colab. Par conséquent, vous devez vérifier les instructions données dans les cours magistraux pour le cours que vous suivez.
Le code de chaque cours est séparé par dossier. Vous pouvez déterminer quel dossier correspond à quel cours en regardant la conférence « Où obtenir le code » à l'intérieur du cours (généralement la leçon 2 ou 3).
N'oubliez pas : un dossier = un cours.
J'ai remarqué que beaucoup de gens ont des fourches obsolètes. Ainsi, je vous recommande de ne pas bifurquer de ce référentiel si vous suivez l'un de mes cours. Je mets constamment à jour mes cours et votre fork deviendra bientôt obsolète. Vous devriez plutôt cloner le référentiel pour faciliter l'obtention des mises à jour (c'est-à-dire simplement "git pull" de manière aléatoire et fréquente).
À partir de Tensorflow 2, j'ai commencé à utiliser Google Colab. Pour ces cours, sauf indication contraire, le code sera sur Google Colab. Des liens vers les cahiers sont fournis dans le cours. Voir la conférence « Où obtenir le code » pour plus de détails.
Science des données : transformateurs pour le traitement du langage naturel
https://deeplearningcourses.com/c/data-science-transformers-nlp
Apprentissage automatique : traitement du langage naturel en Python (V2)
https://deeplearningcourses.com/c/natural-lingual-processing-in-python
Analyse de séries chronologiques, prévisions et apprentissage automatique
https://deeplearningcourses.com/c/time-series-analysis
Ingénierie financière et intelligence artificielle en Python
https://deeplearningcourses.com/c/ai-finance
PyTorch : apprentissage profond et intelligence artificielle
https://deeplearningcourses.com/c/pytorch-deep-learning
Tensorflow 2.0 : Deep Learning et Intelligence Artificielle (Version VIP)
https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-tensorflow-2
Mathématiques 0-1 : Algèbre linéaire pour la science des données et l'apprentissage automatique
https://deeplearningcourses.com/c/linear-algebra-data-science
Science des données : régression linéaire bayésienne en Python https://deeplearningcourses.com/c/bayesian-linear-regression-in-python
Science des données : classification bayésienne en Python https://deeplearningcourses.com/c/bayesian-classification-in-python
Inférence statistique classique et tests A/B en Python https://deeplearningcourses.com/c/statistical-inference-in-python
Programmation linéaire pour la régression linéaire en Python https://deeplearningcourses.com/c/linear-programming-python
MATLAB pour les étudiants, les ingénieurs et les professionnels en STEM https://deeplearningcourses.com/c/matlab
Mathématiques 0-1 : Calcul matriciel pour la science des données et l'apprentissage automatique https://deeplearningcourses.com/c/matrix-calculus-machine-learning
Apprentissage automatique : vision par ordinateur moderne et IA générative https://deeplearningcourses.com/c/computer-vision-kerascv
DeepFakes et clonage vocal : apprentissage automatique en toute simplicité https://deeplearningcourses.com/c/deepfakes-voice-cloning
Analyse financière : créez un robot de trading de paires ChatGPT https://deeplearningcourses.com/c/chatgpt-pairs-trading
Mathématiques 0-1 : Calcul pour la science des données et l'apprentissage automatique https://deeplearningcourses.com/c/calculus-data-science
Science des données et apprentissage automatique : Naive Bayes en Python https://deeplearningcourses.com/c/data-science-machine-learning-naive-bayes-in-python
IA de pointe : apprentissage par renforcement profond en Python https://deeplearningcourses.com/c/cutting-edge-artificial-intelligence
Systèmes de recommandation et apprentissage profond en Python https://deeplearningcourses.com/c/recommender-systems
Apprentissage automatique et IA : prise en charge des machines vectorielles en Python https://deeplearningcourses.com/c/support-vector-machines-in-python
Apprentissage profond : vision par ordinateur avancée https://deeplearningcourses.com/c/advanced-computer-vision
Deep Learning : PNL avancé et RNN https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-advanced-nlp
Deep Learning : GAN et autoencodeurs variationnels https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-gans-and-variational-autoencoders
IA avancée : apprentissage par renforcement profond en Python https://deeplearningcourses.com/c/deep-reinforcement-learning-in-python
Intelligence artificielle : apprentissage par renforcement en Python https://deeplearningcourses.com/c/artificial-intelligence-reinforcement-learning-in-python
Traitement du langage naturel avec Deep Learning en Python https://deeplearningcourses.com/c/natural-lingual-processing-with-deep-learning-in-python
Deep Learning : réseaux de neurones récurrents en Python https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-recurrent-neural-networks-in-python
Apprentissage automatique non supervisé : modèles de Markov cachés en Python https://deeplearningcourses.com/c/unsupervised-machine-learning-hidden-markov-models-in-python
Prérequis du Deep Learning : la pile Numpy en Python https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-prerequisites-the-numpy-stack-in-python
Prérequis du Deep Learning : régression linéaire en Python https://deeplearningcourses.com/c/data-science-linear-regression-in-python
Prérequis du Deep Learning : régression logistique en Python https://deeplearningcourses.com/c/data-science-logistic-regression-in-python
Science des données : apprentissage profond et réseaux de neurones en Python https://deeplearningcourses.com/c/data-science-deep-learning-in-python
Analyse de cluster et apprentissage automatique non supervisé en Python https://deeplearningcourses.com/c/cluster-analysis-unsupervised-machine-learning-python
Science des données : apprentissage automatique supervisé en Python https://deeplearningcourses.com/c/data-science-supervised-machine-learning-in-python
Apprentissage automatique bayésien en Python : tests A/B https://deeplearningcourses.com/c/bayesian-machine-learning-in-python-ab-testing
Science des données : traitement du langage naturel en Python https://deeplearningcourses.com/c/data-science-natural-lingual-processing-in-python
Apprentissage profond moderne en Python https://deeplearningcourses.com/c/data-science-deep-learning-in-theano-tensorflow
Ensemble Machine Learning en Python : Random Forest et AdaBoost https://deeplearningcourses.com/c/machine-learning-in-python-random-forest-adaboost
Deep Learning : réseaux de neurones convolutifs en Python https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-convolutional-neural-networks-theano-tensorflow
Deep Learning non supervisé en Python https://deeplearningcourses.com/c/unsupervised-deep-learning-in-python
