Boostez vos compétences en apprentissage automatique : des cours gratuits de mathématiques et de statistiques

Vous êtes impatient de plonger dans le monde de l'apprentissage automatique mais vous vous sentez un peu dépassé par les mathématiques et les statistiques ? Ne vous inquiétez pas, vous n'êtes pas le seul ! De nombreux aspirants data scientists trouvent ces sujets intimidants. La bonne nouvelle, c'est qu'il existe une pléthore de cours gratuits en ligne qui peuvent vous aider à acquérir une base solide. Coursera : Machine Learning par Andrew Ng : ce cours légendaire vous présente non seulement les concepts de l'apprentissage automatique, mais fournit également une base mathématique solide. Mathematics for Machine Learning par l'Imperial College London : si vous souhaitez approfondir les concepts mathématiques, ce cours est un excellent choix. edX : Introduction to Machine Learning par Microsoft : ce cours offre une approche équilibrée, combinant les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique avec les connaissances mathématiques nécessaires. Fundamentals of Data Science par l'Université de Columbia : ce cours propose une perspective plus large sur la science des données, notamment les statistiques et l'apprentissage automatique. MIT OpenCourseWare : Introduction to Algorithms : bien qu'il ne traite pas strictement de l'apprentissage automatique, ce cours jette une base solide dans les algorithmes et les structures de données, essentiels pour comprendre les concepts d'apprentissage automatique. Probability and Random Variables : une plongée approfondie dans la théorie des probabilités est cruciale pour comprendre de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique. Khan Academy : Linear Algebra : une ressource complète pour apprendre l'algèbre linéaire, un sujet fondamental en apprentissage automatique. Calculus : un autre concept mathématique essentiel, le calcul est couvert en détail sur Khan Academy. Statistics and Probability : une solide compréhension des statistiques et des probabilités est essentielle pour l'analyse des données et l'apprentissage automatique. N'oubliez pas : bien que ces cours offrent des ressources précieuses, une pratique régulière et une expérience pratique sont essentielles pour maîtriser ces sujets. Commencez par les bases et augmentez progressivement la complexité à mesure que vous prenez confiance. Avec du dévouement et les bonnes ressources, vous serez sur la bonne voie pour devenir un praticien compétent de l'apprentissage automatique. Bon apprentissage !