Comment démarrer ?

Salut ! Si vous êtes en train d'explorer ce blog, vous êtes au bon endroit.

Vous pourriez démarrer par les bases du machine learning si besoin, puis vous plonger dans le deep learning pour de la reconnaissance d'image, du traitement du langage, et beaucoup plus !

Et si c'est la data science en général qui vous inspire, vous trouverez ci-dessous des articles sur python, les bases de donnéees, la visualisation, et l'accélération hardware.

Les bases du machine learning

Reconnaissance de chiffres manuscrits avec scikit-learn : Introduction simple aux réseaux de neurones, et à scikit-learn.
Premier réseau de neurones avec keras : Même exercice, cette fois avec keras.
Le réseau à 1 neurone : Régression logistique : Comment fonctionne un neurone?
Régression logistique vs réseau de neurones : non linéarités : Qu'est-ce qu'un problème non linéaire, et comment le traite
Le surentraînement : L'overfitting est le problème majeur en machine learning. Voyez ça de vos propres yeux.

Deep learning

Reconnaissance d'image

Entre chien et chat (92%) : faites la différence entre des photos de chiens et de chats. Augmentation des données et choix de l'algorithme d'optimisation.
Détection d'objets avec darknet et YOLOv3 : Utilisez darknet et YOLOv3 pour détecter et identifier des objets dans une image.
Détection de personnes dans une vidéo : Détectez des humains dans une vidéo grâce à l'algorithme HOG. Pas vraiment du deep learning mais très utile!

Traitement du langage

Apprenez à une machine comment comprendre le sens d'un texte. Pas encore de traduction ...

Simple Text Mining with Pandas (yelp dataset part 1) : pandas est extrêmement utile dans l'analyse exploratoire. Testez cet outil pour de l'analyse de texte simple.
Text Preprocessing For Machine Learning (yelp dataset part 2) : comment transformer un texte en tableau de nombres pour un réseau de neurones.
Word Embedding and Sentiment Analysis (IMDB) : convertissez les mots en vecteurs, et comprenez enfin ce que ça veut dire.
Sentiment Analysis with a deep convolutional network (yelp dataset part 3) : les réseaux de neurones convolutionnels ne sont pas seulement pour la reconnaissance d'image. Utilisez un tel réseau pour déterminer si un texte est positif ou négatif.

Python

Pas encore de traduction ...

Fighting Bugs in Python : On écrit tous des bugs. Voici comment les éradiquer.

Databases

MongoDB en 10 mins : Écriture avec python, Lecture avec pandas : MongoDB est une excellente base de données NoSQL qui peut vous rendre la vie plus facile. Mettez en place votre serveur, remplissez une base avec python, et analysez les données avec pandas.
MongoDB : Accès à distance (raspberry pi) : Accès distant à un serveur MongoDB, et gentille introduction à la gestion du firewall.

Visualisation

Interactive Visualization with Bokeh in a Jupyter Notebook : Matplotlib n'est pas interactif. Essayez bokeh!
Data pipeline with Docker, InfluxDB, and Grafana : Pipeline de données complet pour l'internet des objets, la science expérimentale, ou l'industrie. Introduction à d'excellents outils : Docker pour la virtualisation, InfluxDB comme base de données pour les séries temporelles et Grafana comme dashboard.
Show your Data in a Google Map with Python : étudiez les prix de l'immobilier dans le pays de Gex, avec pandas et bokeh.
Choropleth Maps in Python : apprenez à dessiner des cartes choroplèthes avec geoviews et geopandas.

Internet des objets

Installation rapide minimale d'un raspberry pi : Installation standard minimale de Raspbian Lite, pour n'installer que ce dont vous avez réellement besoin.
Raspberry pi Zero W : Installation sans écran ni clavier : Installation de Raspbian Lite sans souris ni clavier, et présentation du petit pi zero W.

Computing accéléré

Pas encore de traduction ...

Make python fast with numba : compilez votre code python facilement pour votre CPU
Boost python with your GPU (numba+CUDA) : compilez votre code python pour votre GPU nvidia.
CUDA kernels in python : écrivez des kernels CUDA pour votre GPU nvidia en python

Outils

Scientific blogging and web

Welcome to the New Blog! : Une petite description de ce que j'ai fait pour convertir ce blog à django.
Jupyter Notebooks in Web Pages : Comment intégrer parfaitement vos jupyter notebooks à votre site web.

Retour