Machine learning
Bonjour,
Je suis actuellement en école d'ingé et durant tout mon cursus je n'ai choisi et suivi pratiquement que des cours théoriques en maths (2 ans de prépa, puis un cursus axé analyse hilbertienne, analyse fonctionnelle, EDP, systèmes dynamiques et un peu de géométrie différentielle en 1A puis probas/stats cette année). Dans qques mois, je débuterai un stage de recherche et mon encadrant travaille sur les systèmes dynamiques stochastiques et cherche à prédire leur comportement via des méthodes de machine learning. J'aimerais donc me former au machine learning et je voulais savoir si certains d'entre vous auraient des cours/ressources à conseiller.
Merci d'avance !
Je suis actuellement en école d'ingé et durant tout mon cursus je n'ai choisi et suivi pratiquement que des cours théoriques en maths (2 ans de prépa, puis un cursus axé analyse hilbertienne, analyse fonctionnelle, EDP, systèmes dynamiques et un peu de géométrie différentielle en 1A puis probas/stats cette année). Dans qques mois, je débuterai un stage de recherche et mon encadrant travaille sur les systèmes dynamiques stochastiques et cherche à prédire leur comportement via des méthodes de machine learning. J'aimerais donc me former au machine learning et je voulais savoir si certains d'entre vous auraient des cours/ressources à conseiller.
Merci d'avance !
Connectez-vous ou Inscrivez-vous pour répondre.
Réponses
Sans aucune surprise concernant le sujet, je t'invite à consulter ceci.
Cordialement,
Thierry
1. Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman ; The Elements of statistical learning : Data mining, inference, and prediction, Springer, 2009.
Approche théorique orientée vers la pratique. Très clair et très abordable. PDF disponible sur la page académique d'un des auteurs.
2. Shai Ben-David, Shai Shalev-Shwartz ; Understanding machine learning: From theory to algorithms, Cambridge University Press, 2014.
Présentation plus rigoureuse. Avec exercices.
3. Afshin Rostamizadeh, Ameet Talwalkar, Mehryar Mohri ; Foundations of machine learning, MIT Press, 2012.
Je n'ai pas eu l'occasion d'utiliser celui-ci (à part un bref coup d'oeil au chapitre 13) mais le bouquin a bonne réputation.
Vous pouvez aussi vous faire une idée du champ en parcourant le cours d'Alex Smola destiné aux étudiants de troisième cycle.