En raison de sa polyvalence, de sa flexibilité , et l'exhaustivité, Python est la solution idéale pour les solutions d'apprentissage automatique .
La nature open source et de haut niveau du langage ainsi que ses nombreuses bibliothèques fournissent les outils nécessaires à toute personne travaillant avec la technologie, qu'il s'agisse de problèmes de renforcement, d'apprentissage automatique supervisé ou non supervisé auxquels ils sont confrontés.
Si vous envisagez d'utiliser Python pour l'apprentissage automatique , il existe des tonnes de blogs, de livres, de guides et de cours pour développer cette compétence. Cependant, naviguer autour d'eux et choisir la meilleure ressource disponible peut être un défi.
Pour vous aider, nous avons rencontré Łukasz Eckert, un ingénieur expert en machine learning chez STX Next, et avons préparé une liste de suggestions qui pourraient vous être utiles et instructives. Dans l'article, vous trouverez également quelques conseils sur ce que vous pouvez faire d'autre pour mieux comprendre le sujet.
Les ressources recommandées ci-dessous constitueront une base solide pour le processus d'apprentissage des développeurs de logiciels qui souhaitent connaître les bases de Python pour le ML et de ceux qui élargissent simplement leurs compétences déjà riches. Lisez la suite pour les découvrir !
Cours sur l'apprentissage automatique en Python
La première étape pour vous assurer que le cours que vous choisissez vaudra votre temps et vos efforts est de vérifier qui est derrière. S'il a été conçu par une institution renommée ou une société de développement bien connue, c'est probablement ce que vous recherchez.
Ensuite, il est également essentiel de déterminer pourquoi exactement vous avez besoin du cours et de vous demander :qu'est-ce que je veux comprendre et quelles compétences est-ce que je veux améliorer ? Cela vous aidera à démarrer votre voyage avec l'apprentissage automatique en Python.
Heureusement, nous avons ce qu'il vous faut dans ce domaine, et pour vous faciliter la tâche, nous avons compilé la liste ci-dessous.
Vous devez cependant vous rappeler que participer à un cours, c'est un peu comme étudier - cela met certainement en évidence des problèmes clés, mais en même temps, cela vous encourage à faire des recherches plus approfondies ou même vous oblige à chercher des réponses par vous-même. .
Recommandations pour les débutants
Même si vous n'avez que très peu ou aucune connaissance de Python, vous pouvez vous inscrire au cours complet d'apprentissage automatique avec Python par Udemy . Cela vous aidera à vous faire une idée des fondements de l'apprentissage en profondeur et de la construction de modèles d'apprentissage automatique visant à résoudre divers problèmes.
Apprentissage automatique avec Python par Coursera est un cours de formation qui nécessite des compétences de base en Python, y compris l'analyse de données Python. Il vous apprendra le but du ML, ses applications et ses algorithmes.
Recommandations pour les développeurs plus avancés
Avec des compétences intermédiaires en Python et un intérêt pour l'IA et l'apprentissage en profondeur, vous êtes prêt à participer à la spécialisation en apprentissage en profondeur par Coursera . Il vous apprendra à créer et à former des architectures de réseaux de neurones et à maîtriser leurs applications industrielles telles que la reconnaissance vocale, la traduction automatique, les chatbots, etc.
Si vous connaissez déjà la syntaxe Python, Introduction au Machine Learning par Deepsense est une formation recommandée pour vous. Il vous montrera les bases et les techniques de machine learning, ainsi que le processus de gestion de la science des données.
Les utilisateurs expérimentés de Python apprécieront l'exhaustivité de Machine Learning by Stanford , qui est l'un des cours d'apprentissage automatique les plus populaires de tous les temps. Cela nécessite une expérience de programmation en Python, car tous les devoirs de classe sont dans ce langage.
Le prix est-il un facteur important lors du choix d'un cours ?
En parcourant les cours et les plateformes d'apprentissage, vous pourriez être tenté de penser que leur prix est le reflet de leur qualité. Ce n'est pas nécessairement le cas.
Il est vrai cependant que participer à un cours gratuit peut ne pas apporter les résultats escomptés, mais pour des raisons qui n'ont rien à voir avec sa qualité. "J'abandonne généralement les cours gratuits en raison de problèmes de motivation", sourit Łukasz Eckert. "C'est un mécanisme courant :lorsque vous devez payer pour quelque chose, vous êtes généralement plus déterminé à travailler, puisque vous vous êtes engagé."
Existe-t-il des cours de machine learning en Python qui soient plus pratiques ou plus théoriques ?
Il est difficile de séparer la théorie de la pratique ; combiner les deux est la meilleure solution. Le cours de Stanford, par exemple, vous enseigne la théorie et vous montre ensuite comment la mettre en pratique.
Certains cours, cependant, ne décrivent que les méthodes et leurs hypothèses, vous devez donc lire attentivement les descriptions pour vous assurer que vous avez trouvé ce que vous cherchiez.
Une bonne façon de combiner la théorie et la pratique consiste également à lire des articles scientifiques qui vous familiariseront avec la théorie du code et les méthodes de mise en œuvre.
Leurs auteurs fournissent parfois un lien vers leur GitHub, où vous pouvez voir comment ils ont implémenté une méthode donnée, et vous avez accès à un script qui vous permet d'utiliser les benchmarks qu'ils ont créés. Ce type de ressource est le plus souhaitable pour ceux qui veulent voir comment quelque chose fonctionne.
Livres, guides et manuels sur l'apprentissage automatique en Python
Les guides et manuels de ML sortent en grand nombre, ce qui prouve que le ML est en plein essor et devient l'un des domaines informatiques les plus passionnants et les plus dynamiques.
Il existe de nombreux livres traitant de problèmes très spécifiques, et plus vous plongez dans le monde du machine learning, plus vous accédez fréquemment à des ressources adaptées à vos besoins.
Il existe cependant quelques livres généraux que les utilisateurs de Python peuvent apprécier :des livres qui offrent une introduction au monde du ML ainsi qu'un aperçu de techniques plus sophistiquées pour les programmeurs Python plus expérimentés.
Recommandations pour les débutants
Introduction à l'apprentissage automatique avec Python par Andreas Muller et Sarah Guido est l'un des livres les plus fréquemment recommandés pour les nouveaux arrivants. Il s'agit en effet d'une "introduction", ce qui signifie que les utilisateurs expérimentés ne sont pas son groupe cible.
Vous devez cependant avoir au moins une expérience minimale avec Python avant de le lire. Le livre vous apprendra les concepts et les applications de base du ML et vous montrera comment créer une application d'apprentissage automatique avec Python et la bibliothèque scikit-learn.
Si vous connaissez déjà les bases de la programmation Python, Apprentissage automatique avec Python par Daneyal Anis vous aidera à vous familiariser avec des bibliothèques telles que NumPy, seaborn et scikit-learn, ainsi qu'avec les bases de la création de modèles d'apprentissage automatique prédictifs. La structure claire du livre et les exemples étape par étape rendent la lecture accessible et agréable.
Apprentissage automatique avec Python :un guide pratique pour débutant par Oliver Theobald , comme son titre l'indique, enseigne à ses lecteurs comment coder des modèles d'apprentissage automatique de base à l'aide de Python, nettoyer et gérer les données à l'aide de bibliothèques d'apprentissage automatique et développer vos compétences en gestion de données à l'aide de Python. Il vous fournit également une explication des principaux concepts de ML et un aperçu général d'algorithmes spécifiques.
Recommandations pour les développeurs plus avancés
Apprentissage automatique avancé avec Python par John Hearty est une source parfaite de connaissances sur les dernières techniques d'apprentissage automatique de pointe, y compris celles qui sont généralement applicables mais exigeantes. Cette lecture est recommandée aux développeurs Python souhaitant améliorer leurs compétences, découvrir les principales tendances de la science des données ou même participer à un concours de ML.
Une introduction à l'apprentissage statistique par Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie et Rob Tibshirani est une lecture informative appréciée surtout par les amateurs de mathématiques. Le livre couvre à la fois l'apprentissage automatique et les statistiques classiques, tout en vous donnant une base théorique pour le ML, grâce à laquelle vous ne devriez pas avoir de problèmes avec d'autres méthodes d'analyse de données.
Les éléments de l'apprentissage statistique par Trevor Hastie, Robert Tibshirani et Jerome Friedman est une lecture précieuse pour les statisticiens, mais si vous êtes intéressé par l'exploration de données et que vous souhaitez vous concentrer sur les concepts plutôt que sur les mathématiques, ce livre vous aidera à comprendre les idées élémentaires basées sur les statistiques utilisées dans les réseaux de neurones, les arbres de classification, etc.
Reconnaissance de formes et apprentissage automatique par Christopher Bishop est probablement le seul livre qui applique des modèles graphiques à l'apprentissage automatique. Ils sont utilisés pour illustrer les distributions de probabilité et vous aider à comprendre la théorie des probabilités de base.
Vous n'avez pas besoin d'avoir une idée de la reconnaissance des formes ou des concepts d'apprentissage automatique, mais être familiarisé avec l'algèbre linéaire de base et le calcul multivarié peut être plus qu'utile si vous voulez tirer le meilleur parti de ce livre.
La connaissance des mathématiques est-elle essentielle pour apprendre le ML avec Python ?
Vous vous demandez peut-être s'il est nécessaire de bien connaître les mathématiques pour pouvoir utiliser efficacement Python pour le ML. Il s'avère que non. "Ce dont vous devriez avoir une idée, c'est de l'électronique, pas des mathématiques", déclare Łukasz.
"Vous pouvez apprendre à utiliser efficacement Python à des fins de ML et comprendre le cœur du problème, parfois même sans savoir que les mathématiques existent. Vous devez cependant garder à l'esprit que si vous voulez continuer à vous améliorer, les compétences en mathématiques peuvent s'avérer utiles. Tout dépend de ce à quoi vous aurez à faire face."
La plupart des défis que vous rencontrerez lors de l'utilisation de Python dans ML sont des problèmes d'ingénierie typiques, vous devez donc savoir comment faire fonctionner les choses. Du point de vue d'un scientifique des données, la résolution de tels problèmes ne nécessite pas non plus de maîtrise des mathématiques. Une pensée logique, des compétences en ingénierie et une certaine expérience suffisent pour gérer le ML.
Concurrences et défis pour les ingénieurs ML
Pour ceux qui veulent vraiment faire passer leurs compétences au niveau supérieur, le travail commercial est inévitable, car il n'est pas possible de vraiment les développer tout en travaillant dans un environnement purement théorique. La mise en pratique de ses connaissances est essentielle dans ce domaine.
Une excellente opportunité d'apprentissage pour les utilisateurs Python expérimentés est également de participer à des concours organisés par les membres de la dynamique communauté Python.
Lors de l'exécution des tâches du concours, vous avez la possibilité d'utiliser des données réelles utilisées par des entreprises, nettoyées et préparées exclusivement pour les candidats. Les auteurs des meilleures solutions les décrivent et mettent leur code à disposition pour l'apprentissage et la production.
Participer à des concours et à des défis tels que ceux annoncés sur Kaggle , DrivenData , AIcrowd , ou Zindi vous donne la chance d'apprendre des astuces de production dont aucun cours ne vous parlera, car ces astuces sont généralement très spécifiques à la situation.
Meilleur Python pour les blogs d'apprentissage automatique
Parlant de la spécificité des défis, à un stade ultérieur de l'apprentissage, vous pouvez commencer à vous concentrer sur les problèmes liés à vos tâches particulières. C'est alors que les blogs viennent à votre secours. Les écrits d'auteurs qui discutent de méthodes spécifiques et trient des cas spécifiques sont indispensables à un utilisateur Python expérimenté.
Découvrez simplement ces quatre éléments :
- Dépend de la définition
- koaning.io
- Renan Moura
- Inès Montani
La lecture de blogs peut être un must pour votre développement futur. Plus vous les lisez, plus ils peuvent sembler similaires plus tard, mais rester au courant signifie être familier avec le contenu actuellement sur ces blogs.
Dans quel aspect du ML devriez-vous vous spécialiser en utilisant Python ?
Naturellement, ceux qui sont sur le point de commencer à utiliser Python pour le ML se concentrent sur l'apprentissage des bases. Une fois que vous l'avez fait, cependant, vous devriez envisager de vous spécialiser dans un aspect particulier du ML, par exemple, le traitement du langage naturel.
« Chaque domaine a ses sous-domaines et ses sous-problèmes. Une fois que vous commencez à vous spécialiser dans ces domaines, vous pouvez vous qualifier de chercheur », explique Łukasz. "Les clients qui ont des besoins spécifiques recherchent généralement des programmeurs qui ont déjà une certaine expérience de ce type de tâche."
Cela prouve que le choix d'une spécialisation peut être un investissement dans votre future carrière basée sur le travail avec de vraies personnes et la résolution de vrais problèmes.
Choisir un domaine qui concentre vos capacités dans une direction donnée semble être une étape naturelle. Les options offertes aux utilisateurs de Python par l'industrie du ML incluent le travail en tant qu'ingénieur de données, ingénieur en apprentissage automatique ou scientifique de données. Vous pouvez également combiner les compétences utilisées dans tous ces domaines lorsque vous travaillez avec MLOps, un outil qui gère le cycle de vie de l'apprentissage automatique grâce à l'évolutivité et à l'automatisation.
Mais est-il facile de choisir une spécialisation ? C'est si vous avez déjà une certaine expérience commerciale, car vous n'êtes pas en mesure de tout apprendre à la maison, c'est-à-dire sans avoir accès aux bibliothèques et aux données réelles que vous utilisez lorsque vous travaillez dans le commerce.
C'est parce que vous n'êtes pas en mesure d'apprendre à résoudre certains problèmes tant que vous ne les avez pas affrontés au niveau commercial, par ex. avoir à corriger un bug qui commence à faire des ravages à 3h du matin.
Avez-vous besoin d'apprendre beaucoup pour utiliser Python pour le machine learning ?
Même si le ML se développe rapidement, Python lui-même ne change pas trop. Cela signifie que nous travaillons avec Python en fonction de ce qui a déjà été fait. De nouvelles ressources continuent d'apparaître, mais elles concernent généralement l'essentiel.
Les changements dans le monde de Python que nous devons suivre sont des modifications de bibliothèques. Cependant, ils deviennent de plus en plus conviviaux, répondent aux besoins des utilisateurs et facilitent le processus d'apprentissage pour ceux qui commencent seulement à les utiliser.
En tant qu'apprenant, vous pouvez également aller au-delà de l'utilisation des ressources déjà existantes. Certains utilisateurs de Python préfèrent apprendre en exécutant leurs propres blogs. En présentant vos idées, en essayant d'évaluer différentes méthodes de travail et leur efficacité, et éventuellement en interagissant avec les lecteurs de votre blog, vous devenez un contributeur de la communauté Python et apprenez plus que vous ne pourriez l'imaginer.
Python est-il l'avenir du ML ?
Le nombre de ressources disponibles pour les utilisateurs de Python, y compris ses bibliothèques qui peuvent être utilisées de manière de plus en plus intuitive, est une raison naturelle de croire que Python jouera un rôle clé dans l'avenir de l'apprentissage automatique.
Python code, which is known for its readability and brevity, is perfect for ML projects. Python’s simplicity and stability, as well as its huge community that offers you help and support, make it a great language for machine learning.
Final thoughts on top resources for machine learning in Python
As you can see, there are many options for learning ML in Python. You may have a preference for one over another or even find several that work well together. In any case, we hope this article will help you choose the resources that suit your needs best.
Here at STX Next, we have a talented team of machine learning engineers who are passionate about finding solutions to our client’s problems. If you have a basic understanding and knowledge of ML, and would like to join the largest Python software house in Europe with over 17 years of experience, check out our current job openings .
If you enjoyed this article and would like to learn more about machine learning or Python, we have other free resources you might find interesting, such as:
- Python for Machine Learning:Why Use Python for ML?
- Machine Learning Implementation and Project Management:A How-To Guide
- Tutorial:Getting Started with Machine Learning in Python
- What Do Experts Say About the Future of Machine Learning (and Python)?
- The Best Machine Learning Blogs and Resources
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