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Bienvenue sur la feuille de route du Machine Learning : un guide succinct pour apprendre gratuitement les principes fondamentaux du ML !
Ce guide simplifié vous aidera à :
- Apprendre les prérequis essentiels
- Maîtriser efficacement les concepts de base du ML
- Construire une base pour comprendre des sujets avancés
- Préparez-vous au développement de ML dans le monde réel
Contrairement aux guides complets qui peuvent être fastidieux, cette feuille de route est simplifiée et se concentre sur les sujets les plus importants présentés par les meilleurs enseignants en ML. L'objectif est simple : vous amener à un point où vous pouvez explorer en toute confiance les sujets liés au ML de manière indépendante .
Veuillez soutenir les auteurs et créateurs de ces ressources ! Beaucoup de ces ressources ont nécessité des centaines d’heures. Si vous achetez un livre lié dans la section des sujets avancés, n'oubliez pas de laisser un commentaire après l'avoir lu ! Les critiques sont essentielles pour que les auteurs puissent poursuivre leur travail. J'ai créé des liens vers des profils sociaux tout au long du document autant que possible. Vous pouvez soutenir gratuitement les créateurs de ces ressources en les suivant et en aimant leur contenu.
Commençons votre voyage ML !
Table des matières
- Conditions préalables
- Programmation
- Mathématiques
- Outils de développement
- Fondamentaux
- Sujets avancés
- Concepts de base
- Modèles de langage et PNL
- Apprentissage profond et transformateurs
- Apprentissage par renforcement
- Traitement du langage naturel et vision par ordinateur
- Applications d'apprentissage
- Traitement des données
- Ingénierie ML
- Autres sujets importants
- Compétences professionnelles
- Préparation à l'entretien
- Langages de programmation
- Cadres ML
- Plateformes cloud
- Outils DevOps
- GPU gratuits
- Autres ressources
Conditions préalables
Programmation
Programmation générale
- CS50 par Harvard
Point de départ idéal pour les débutants complets
Python
- Introduction à Python par Harvard
Pour les débutants
- Classe Python de Google par Google
Idéal comme rappel
Bibliothèques de données
- Tutoriel NumPy par l'équipe NumPy
- Cours Pandas par Kaggle
Mathématiques
Fondation
- ? Programme d'algèbre de la Khan Academy
- ? Algèbre linéaire par Khan Academy
Sujets avancés
- Probabilité par Harvard
- ? Dérivés/Dérivés partiels par Khan Academy
- ? Dégradés par Khan Academy
- ? Visualisation de rétropropagation par Google
Outils de développement
Contrôle des versions
- Apprendre Git par la communauté Git
- Tutoriel Github par GitHub
Ligne de commande
- Apprendre Shell par learnshell.org
Fondamentaux
Apprentissage automatique de base
- 20 minutes d'introduction à l'apprentissage automatique par Google
Point de départ idéal pour les concepts de ML
- Cours intensif d'apprentissage automatique par Google
Base complète des principes fondamentaux du ML
Sujets avancés
Concepts de base
- Machine Learning Q et IA par Sebastian Raschka
Une plongée approfondie dans une grande variété de concepts avancés de ML
Modèles de langage et PNL
- ? Introduction aux LLM par Andrej Karpathy
- ? Construction et mise au point de LLM par Sebastian Raschka
- Construire un LLM à partir de zéro par Sebastian Raschka
- Sections du cours LLM par Maxime Labonne
Apprentissage profond et transformateurs
- Fondamentaux du Deep Learning par LightningAI
- Guide de l'ingénieur sur l'apprentissage profond par Hironobu Suzuki
- Cours Transformers par Hugging Face
Apprentissage par renforcement
Traitement du langage naturel et vision par ordinateur
- Cours de PNL par Huggingface
- Vision par ordinateur par Kaggle
Applications d'apprentissage
- ML pour la science par Christoph Molnar et Timo Freiesleben
- ? ML pour les jeux par Huggingface
Traitement des données
- Introduction à SQL et Advanced SQL par Kaggle
- Préparation des données par Google
Ingénierie ML
- Réalisé avec ML par Goku Mohandas
- ? École ML par Santiago
Autres sujets importants
- ? Mathématiques ML par Tivadar Danka
- ��� Efficacité du ML par le MIT
- Distillation des connaissances par Dmitry Kozlov
- Éthique de l'IA par Kaggle
- Explicabilité du ML par Kaggle
Compétences professionnelles
Cette section contient des compétences populaires sur les offres d'emploi liées à l'apprentissage automatique et des ressources pour préparer les entretiens pour ces emplois.
Préparation à l'entretien
- Entretien sur le codage par Gayle Laakman McDowell
Créer pour comprendre et pratiquer des questions de style Leetcode
- Entretien sur la conception du système par Alex Xu
Préparation à la conception du système
- Plan d'étude pour les entretiens ML par Khang Pham
Un plan d'étude minimum viable pour les entretiens d'apprentissage automatique
Langages de programmation
- Introduction à Python par Harvard
Cours Python complet adapté aux débutants
- Python Deep Dive par Stephen Gruppetta
Plus avancé et complet
- Tutoriel C++ par freeCodeCamp
Cours complet de C++ pour débutants
- Rust par l'équipe Rust
- Java par l'Université d'Helsinki
Cadres ML
Apprentissage profond
- Cours complet TensorFlow 2.0 par freeCodeCamp
- PyTorch pour le Deep Learning par Daniel Bourke
- Tutoriels Scikit-learn par les développeurs Scikit-learn
- Tutoriel Keras par TutorialsPoint
Informatique
- Tutoriel NumPy par l'équipe NumPy
- Cours Pandas par Kaggle
Outils avancés
- Démarrage rapide JAX par Google
- Tutoriel ONNX par l'équipe ONNX
- Guide TensorRT par NVIDIA
- Cours accéléré LangChain par Patrick Loeber
Développement de modèles
- Documentation XGBoost par l'équipe XGBoost
- Guide de programmation CUDA par NVIDIA
Plateformes cloud
Principaux fournisseurs
- ML sur Google Cloud par Google Cloud
- AWS Machine Learning par Amazon Web Services
- Principes fondamentaux d'Azure AI par Microsoft
Outils DevOps
- Tutoriel Kubernetes par TechWorld avec Nana
- Tutoriel Docker par freeCodeCamp
GPU gratuits
Meilleurs choix
- Google Colab
GPU T4/P100 gratuits, durée limitée
- Cahiers Kaggle
30 heures/semaine de GPU P100/T4
Options supplémentaires
- IA éclair
22 heures GPU gratuites
- Plateforme Google Cloud
300 $ de crédits gratuits
- Amazon SageMaker
Niveau gratuit disponible
- Dégradé de l'espace papier
Niveau communautaire gratuit
Autres ressources
- ? Newsletters recommandées par moi
- ? Chaînes YouTube recommandées par Dair AI
- ? Comptes recommandés à suivre sur X par moi
Si des informations manquent, vous êtes l'auteur d'une ressource et vous souhaitez qu'elle soit supprimée, ou tout autre commentaire général, envoyez-moi un message pour me le faire savoir.
