Après un peu plus de 3 années passées chez Datacratic, il était grand temps que je m’intéresse davantage à l’apprentissage machine. C’est le livre Machine Learning in Action que j’ai choisi pour me lancer.
Ne connaissant à peu près rien sur le sujet, avant de le commander j’ai demandé à quelques collègues de me donner leur avis à partir du résumé et de la table des matières. Ils m’ont dit qu’il couvrait l’ensemble des éléments importants.
Comme tous les livres de Manning […] in Action que j’ai lus, celui-ci est très pratique. Chaque chapitre parle d’une algorithme d’apprentissage machine. On part d’un exemple très concret, on code l’algorithme (il y a beaucoup de code python 2) et on l’applique sur les données. Le code est bien expliqué et il y a beaucoup de graphiques pour mieux expliquer les données.
Si c’est un livre de mathématiques que vous cherchez, ce n’est pas le livre à prendre. Si vous cherchez un livre qui vous fait écrire du code et l’exécuter, c’est ce livre.
Confidence: Je n’ai pas écrit la moindre ligne de code. Mon premier but en lisant ce livre était de découvrir l’apprentissage machine. Objectif atteint. Mon second but était de recoder les exemples en MLDB pour d’une part m’entraîner et de l’autre mousser notre catalogue d’exemples. Entre temps, un collègue m’a envoyé un article avec le top 10 des iPython Notebook sur l’apprentissage machine (anglais). Ils m’ont l’air intéressant et j’hésite maintenant entre recoder les exemples du livre ou ceux des notebooks. Si j’en parle, c’est parce qu’ils constituent une bonne source gratuite et interactive d’apprentissage sur le sujet.
Computers
Manning Publications
2011-12
354
Provides information on the concepts of machine theory, covering such topics as statistical data processing, data visualization, and forecasting.