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La maîtrise du machine learning (ML) peut sembler écrasante, mais avec les bonnes ressources, cela peut être beaucoup plus gérable. GitHub, la plateforme d'hébergement de code largement utilisée, héberge de nombreux référentiels précieux qui peuvent profiter aux apprenants et aux praticiens à tous les niveaux. Dans cet article, nous passons en revue 10 référentiels GitHub essentiels qui fournissent une gamme de ressources, depuis des didacticiels conviviaux pour les débutants jusqu'aux outils avancés d'apprentissage automatique.

Dépôt: Microsoft/ML-pour-les-débutants

Ce programme complet de 12 semaines propose 26 leçons et 52 quiz, ce qui en fait un point de départ idéal pour les nouveaux arrivants. Il sert de point de départ pour ceux qui n'ont aucune expérience préalable en apprentissage automatique et cherche à développer des compétences de base à l'aide de Scikit-learn et de Python.

Chaque leçon comprend du matériel supplémentaire, notamment des pré- et post-quiz, des instructions écrites, des solutions, des devoirs et d'autres ressources pour compléter les activités pratiques.

Dépôt: dair-ai/ML-YouTube-Cours

Ce référentiel GitHub sert d'index organisé de cours d'apprentissage automatique de qualité hébergés sur YouTube. En rassemblant des liens vers divers didacticiels, conférences et séries éducatives ML dans un emplacement centralisé auprès de fournisseurs tels que Clatech, Stanford et MIT, le référentiel permet aux apprenants intéressés de trouver plus facilement du contenu ML basé sur vidéo qui répond à leurs besoins. 

C'est le seul référentiel dont vous avez besoin si vous essayez d'apprendre des choses gratuitement et à votre rythme.

Dépôt: mml-book/mml-book.github.io

Les mathématiques sont l'épine dorsale de l'apprentissage automatique, et ce référentiel sert de page Web complémentaire au livre « Mathématiques pour l'apprentissage automatique ». Le livre motive les lecteurs à apprendre les concepts mathématiques nécessaires à l'apprentissage automatique. Les auteurs visent à fournir les compétences mathématiques nécessaires pour comprendre les techniques avancées d’apprentissage automatique, plutôt que de couvrir les techniques elles-mêmes.

Il couvre l'algèbre linéaire, la géométrie analytique, les décompositions matricielles, le calcul vectoriel, la probabilité, la distribution, l'optimisation continue, la régression linéaire, l'ACP, les modèles de mélange gaussien et les SVM.

Dépôt: janishar/mit-deep-learning-book-pdf

Le manuel Deep Learning est une ressource complète destinée à aider les étudiants et les praticiens à entrer dans le domaine de l'apprentissage automatique, en particulier de l'apprentissage profond. Publié en 2016, le livre fournit une base théorique et pratique sur les techniques d'apprentissage automatique qui ont conduit aux progrès récents de l'intelligence artificielle. 

La version en ligne du MIT Deep Learning Book est désormais terminée et restera disponible gratuitement en ligne, apportant une contribution précieuse à la démocratisation de l'enseignement de l'IA. 

Le livre couvre un large éventail de sujets en profondeur, notamment les réseaux à réaction profonde, la régularisation, les algorithmes d'optimisation, les réseaux convolutifs, la modélisation de séquences et la méthodologie pratique.

Dépôt: DataTalksClub/machine-learning-zoomcamp

Machine Learning ZoomCamp est un bootcamp en ligne gratuit de quatre mois qui fournit une introduction complète à l'ingénierie de l'apprentissage automatique. Idéal pour ceux qui souhaitent faire progresser leur carrière, ce programme guide les étudiants dans la création de projets d'apprentissage automatique réels, couvrant des concepts fondamentaux tels que la régression, la classification, les mesures d'évaluation, le déploiement de modèles, les arbres de décision, les réseaux de neurones, Kubernetes et TensorFlow Serving.

Au cours du cours, les participants acquerront une expérience pratique dans des domaines tels que l'apprentissage profond, le déploiement de modèles sans serveur et les techniques d'ensemble. Le programme se termine par deux projets de synthèse qui permettent aux étudiants de démontrer leurs compétences nouvellement développées. 

Dépôt: ujjwalkarn/Tutoriels d'apprentissage automatique

Ce référentiel est une collection de didacticiels, d'articles et d'autres ressources sur l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. Il couvre un large éventail de sujets tels que Quora, les blogs, les interviews, les concours Kaggle, les aide-mémoire, les cadres d'apprentissage en profondeur, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, divers algorithmes d'apprentissage automatique et les techniques d'assemblage. 

La ressource est conçue pour fournir des connaissances théoriques et pratiques avec des exemples de code et des descriptions de cas d'utilisation. Il s'agit d'un outil d'apprentissage complet qui offre une approche à multiples facettes pour se familiariser avec le paysage de l'apprentissage automatique.

Dépôt: josephmisiti/génial-machine-learning

Awesome Machine Learning est une liste organisée de superbes cadres, bibliothèques et logiciels d'apprentissage automatique, parfaits pour ceux qui cherchent à explorer différents outils et technologies dans le domaine. Il couvre des outils dans une gamme de langages de programmation allant du C++ à Go, qui sont ensuite divisés en diverses catégories d'apprentissage automatique, notamment la vision par ordinateur, l'apprentissage par renforcement, les réseaux de neurones et l'apprentissage automatique à usage général.

Awesome Machine Learning est une ressource complète destinée aux praticiens et aux passionnés d'apprentissage automatique, couvrant tout, du traitement et de la modélisation des données au déploiement et à la production de modèles. La plate-forme facilite la comparaison des différentes options pour aider les utilisateurs à trouver la meilleure solution pour leurs projets et objectifs spécifiques. De plus, le référentiel reste à jour avec les logiciels d'apprentissage automatique les plus récents et les plus performants dans divers langages de programmation, grâce aux contributions de la communauté.

Dépôt: afshinea/stanford-cs-229-apprentissage automatique

Ce référentiel fournit des références condensées et des rappels sur les concepts d'apprentissage automatique abordés dans le cours CS 229 de Stanford. Il vise à consolider toutes les notions importantes dans des aide-mémoire VIP couvrant des sujets majeurs tels que l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage profond. Le référentiel contient également des mises à jour VIP qui mettent en évidence les prérequis en probabilités, statistiques, algèbre et calcul. De plus, il existe une aide-mémoire super VIP qui compile tous ces concepts en une référence ultime que les apprenants peuvent facilement avoir sous la main.

En réunissant ces points clés, définitions et concepts techniques, l'objectif est d'aider les apprenants à bien comprendre les sujets d'apprentissage automatique dans CS 229. Les aide-mémoire permettent de résumer les concepts essentiels des cours et des manuels en références condensées pour les entretiens techniques.

Dépôt: khangich/entretien-d'apprentissage-machine

Il fournit un guide d'étude complet et des ressources pour préparer des entretiens d'ingénierie d'apprentissage automatique et de science des données dans de grandes entreprises technologiques comme Facebook, Amazon, Apple, Google, Microsoft, etc.

Thèmes clés abordés:

• Questions LeetCode classées par type (SQL, programmation, statistiques).
• Fondamentaux du ML comme la régression logistique, les KMeans et les réseaux de neurones.
• Concepts d'apprentissage profond, des fonctions d'activation aux RNN.
• Conception de systèmes de ML, y compris des articles sur la dette technique et les règles du ML
• Articles ML classiques à lire.
• Défis de production ML comme la mise à l'échelle chez Uber et DL en production
• Questions d'entretien courantes sur la conception du système ML, par exemple recommandation de vidéo/flux, détection de fraude.
• Exemples de solutions et d'architectures pour les recommandations YouTube, Instagram.

Le guide consolide les documents des meilleurs experts comme Andrew Ng et comprend de véritables questions d'entretien posées dans les plus grandes entreprises. Il vise à fournir le plan d’étude permettant de réussir les entretiens de ML dans diverses grandes entreprises technologiques.

Dépôt: EthicalML/awesome-production-machine-learning

Ce référentiel fournit une liste organisée de bibliothèques open source pour aider à déployer, surveiller, versionner, mettre à l'échelle et sécuriser les modèles d'apprentissage automatique dans les environnements de production. Il couvre divers aspects de l'apprentissage automatique de production, notamment :

1. Expliquer les prédictions et le modèle
2. ML préservant la confidentialité
3.  Versionnement des modèles et des données
4. Orchestration de la formation des modèles
5. Service et surveillance des modèles
6. AutoML
7. Pipeline de données
8. Étiquetage des données
9. Gestion des métadonnées
10. Répartition des calculs
11. Sérialisation du modèle
12. Calcul optimisé
13. Traitement du flux de données
14. Détection des valeurs aberrantes et des anomalies
15. Magasin de fonctionnalités
16. Robustesse contradictoire
17. Optimisation du stockage des données
18. Cahier de science des données
19. Recherche neuronale
20. Et plus.

Que vous soyez un débutant ou un praticien expérimenté du ML, ces référentiels GitHub fournissent une richesse de connaissances et de ressources pour approfondir votre compréhension et vos compétences en apprentissage automatique. Des mathématiques fondamentales aux techniques avancées et applications pratiques, ces référentiels sont des outils essentiels pour toute personne désireuse de maîtriser l’apprentissage automatique.
 
 

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) est un spécialiste des données certifié qui aime créer des modèles d'apprentissage automatique. Actuellement, il se concentre sur la création de contenu et la rédaction de blogs techniques sur les technologies d'apprentissage automatique et de science des données. Abid est titulaire d'une maîtrise en gestion de la technologie et d'un baccalauréat en génie des télécommunications. Sa vision est de créer un produit d'IA utilisant un réseau de neurones graphiques pour les étudiants aux prises avec une maladie mentale.

• Contenu propulsé par le référencement et distribution de relations publiques. Soyez amplifié aujourd'hui.
• PlatoData.Network Ai générative verticale. Autonomisez-vous. Accéder ici.
• PlatoAiStream. Intelligence Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
• PlatonESG. Carbone, Technologie propre, Énergie, Environnement, Solaire, La gestion des déchets. Accéder ici.
• PlatoHealth. Veille biotechnologique et essais cliniques. Accéder ici.
• La source: https://www.kdnuggets.com/10-github-repositories-to-master-machine-learning?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=10-github-repositories-to-master-machine-learning