mieux que wikipedia....
site très peu référencé sur les moteurs de recherche, trouvé presque par hasard......
https://www.quantmetry.com/blog/appr...elle-partie-i/
https://www.quantmetry.com/blog/appr...lle-partie-ii/
un véritable cours magistral sur les approches historiques et les principes du domaine.....
rien ne sert de penser, il faut réfléchir avant.... (Pierre Dac...)
Sinon j'avais suivi ce MOOC en français (les transparents sont anglais mais ça ne gène pas, au contraire) centré sur le Deep Learning:
Il est encore ouvert et toujours gratuit, le cours est assez théorique mais les petits quizz sont bien faits pour vérifier sa compréhension:
https://www.fun-mooc.fr/courses/cour...ession03/about
Niveau math : pas très élevé terminale ou Deug (car il s'agit là de comprendre les principes, pas de devenir praticien ni chercheur).
Il y a par ailleurs des cours plus pratiques et qui nécessitent un background de softeux (plus que de matheux d'ailleurs), ceux de l'Université de Californie par ex. (mais c'est en anglais). Cf. aussi le MIT bien sûr. Le Tous gratuit et actualisé chaque année. On vit une époque formidable (sans ironie).
Dernière modification par GBo ; 29/11/2020 à 15h35.
Salut,
J'ai justement lu un bon article :
https://www.larecherche.fr/comment-f...s-donn%C3%A9es
(Dans la Recherche qui est devenu trimestriel et malgré la polémique qui a tourné autour de son rachat, j'ai été rassuré : toujours de très bonne qualité)
Cet article lève un peu le coin du voile sur l'évolution du sujet. Excellent.
"Il ne suffit pas d'être persécuté pour être Galilée, encore faut-il avoir raison." (Gould)
A mon avis, la seule manière d'apprendre vraiment est de pratiquer.
