Algorithmes d’apprentissage

CSI4506 Introduction à l’intelligence artificielle

Préparer

• CSI4506 Tutoriel Jupyter Notebooks et Google Colab

Participer

• présentation (PDF)

Pratiquer

Pour ceux qui ne sont pas encore familiers avec numpy et pandas, il est recommandé d’explorer ces tutoriels dans les semaines à venir à votre propre rythme. Les notebooks d’Aurélien Géron offrent des informations essentielles sur les concepts de base de l’apprentissage automatique.

• numpy – a fundamental library centered around N-dimensional array objects.
• pandas – powerfull data analysis tools, centered around the DataFrame.
• visualization – demonstrates how to use the matplotlib to produce beautiful graphs.

Dans les semaines à venir, vous pourriez souhaiter appliquer les concepts discutés en classe à une variété de jeux de données afin de développer davantage vos compétences et votre intuition. Vous trouverez ci-dessous une liste de sites web où vous pouvez trouver des jeux de données pertinents.

Jeux de données de petite à moyenne taille, très adaptés aux étudiants

• UCI Machine Learning Repository
• Jeux de données jouets de scikit-learn

Jeux de données plus importants

• OpenML, s’intègre directement avec scikit-learn
• PMLB (Penn Machine Learning Benchmarks)

Compétition(s)

• Jeux de données Kaggle
  • Kaggle, une plateforme appartenant à Google, sert de communauté en ligne dédiée aux scientifiques des données et aux praticiens de l’apprentissage automatique. Elle facilite la participation à des compétitions de science des données, la collaboration sur divers projets, et offre un accès à des ensembles de données diversifiés. De plus, les utilisateurs peuvent construire des modèles en utilisant ses outils basés sur le web.