Présentation détaillée du matériel d'apprentissage "Machine Learning Q and AI"

Informations de base

Titre du livre : Machine Learning Q and AI: 30 Essential Questions and Answers on Machine Learning and AI

Auteur : Sebastian Raschka

Éditeur : No Starch Press

Copyright : © 2024-2025 by Sebastian Raschka

Accès : Lecture gratuite en ligne

Aperçu de l'ouvrage

Il s'agit d'un guide pratique axé sur les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle. Sous la forme de 30 questions-réponses clés, il offre des points de connaissance concis aux apprenants, des débutants aux experts en machine learning. Sebastian Raschka, éducateur renommé dans le domaine du machine learning, distille des sujets complexes liés à l'IA en points essentiels et faciles à comprendre.

Objectifs d'apprentissage

• Aider les apprenants à suivre le rythme rapide de développement du machine learning et de l'IA
• Couvrir des sujets variés dans le domaine du machine learning
• Offrir aux débutants un parcours d'apprentissage allant de l'initiation à l'expertise
• Permettre même aux chercheurs et praticiens expérimentés en machine learning de découvrir de nouvelles techniques et méthodes

Structure de l'ouvrage

Partie I : Réseaux neuronaux et apprentissage profond (Part I: Neural Networks and Deep Learning)

• Chapter 1: Embeddings, Latent Space, and Representations
• Chapter 2: Self-Supervised Learning
• Chapter 3: Few-Shot Learning
• Chapter 4: The Lottery Ticket Hypothesis
• Chapter 5: Reducing Overfitting with Data
• Chapter 6: Reducing Overfitting with Model Modifications
• Chapter 7: Multi-GPU Training Paradigms
• Chapter 8: The Success of Transformers
• Chapter 9: Generative AI Models
• Chapter 10: Sources of Randomness

Partie II : Vision par ordinateur (Part II: Computer Vision)

• Chapter 11: Calculating the Number of Parameters
• Chapter 12: Fully Connected and Convolutional Layers
• Chapter 13: Large Training Sets for Vision Transformers

Partie III : Traitement du langage naturel (Part III: Natural Language Processing)

• Chapter 14: The Distributional Hypothesis
• Chapter 15: Data Augmentation for Text
• Chapter 16: Self-Attention
• Chapter 17: Encoder- and Decoder-Style Transformers
• Chapter 18: Using and Fine-Tuning Pretrained Transformers
• Chapter 19: Evaluating Generative Large Language Models

Partie IV : Production et déploiement (Part IV: Production and Deployment)

• Chapter 20: Stateless and Stateful Training
• Chapter 21: Data-Centric AI
• Chapter 22: Speeding Up Inference
• Chapter 23: Data Distribution Shifts

Partie V : Performance prédictive et évaluation de modèles (Part V: Predictive Performance and Model Evaluation)

• Chapter 24: Poisson and Ordinal Regression
• Chapter 25: Confidence Intervals
• Chapter 26: Confidence Intervals vs. Conformal Predictions
• Chapter 27: Proper Metrics
• Chapter 28: The k in k-Fold Cross-Validation
• Chapter 29: Training and Test Set Discordance
• Chapter 30: Limited Labeled Data

Recommandations d'experts

Cameron R. Wolfe (Auteur de Deep Learning Focus)

"Sebastian a le don de distiller des sujets complexes liés à l'IA en enseignements pratiques que tout le monde peut comprendre. Son nouveau livre, Machine Learning Q and AI, est une autre excellente ressource pour les praticiens de l'IA de tout niveau."

Chip Huyen (Auteur de "Designing Machine Learning Systems")

"Sebastian combine de manière unique la profondeur académique, l'agilité d'ingénierie et la capacité à démystifier les idées complexes. Il peut approfondir n'importe quel sujet théorique, expérimenter pour valider de nouvelles idées, puis vous les expliquer en termes simples. Si vous débutez votre parcours en machine learning, Sebastian est votre guide."

Chris Albon (Directeur du Machine Learning à la Wikimedia Foundation)

"On pourrait difficilement demander un meilleur guide que Sebastian, qui est, sans exagération, le meilleur éducateur en machine learning actuellement dans le domaine. À chaque page, Sebastian ne se contente pas de transmettre ses vastes connaissances, mais partage également la passion et la curiosité qui caractérisent la véritable expertise."

Ronald T. Kneusel (Auteur de "How AI Works")

"Le nouveau livre de Sebastian Raschka, Machine Learning Q and AI, est une ressource complète pour des aperçus de sujets cruciaux en IA au-delà du cœur couvert dans la plupart des cours d'introduction… Si vous êtes déjà entré dans le monde de l'IA via les réseaux neuronaux profonds, alors ce livre vous donnera ce dont vous avez besoin pour localiser et comprendre le niveau suivant."

Caractéristiques d'apprentissage

1. Apprentissage par questions-réponses : Couvre systématiquement les concepts importants du machine learning et de l'IA à travers 30 questions clés.
2. Orienté pratique : Met l'accent sur les applications réelles, en fournissant des points techniques exploitables.
3. Allie profondeur et étendue : Offre à la fois une profondeur théorique et une large couverture pratique.
4. Apprentissage progressif : Convient aux apprenants de tous niveaux, des débutants aux experts.
5. Accès gratuit : Disponible en lecture gratuite en ligne.

Public cible

• Débutants en machine learning
• Praticiens et chercheurs en IA
• Étudiants souhaitant apprendre systématiquement les techniques modernes de deep learning
• Professionnels de la technologie ayant besoin de suivre les tendances de l'IA
• Ingénieurs intéressés par les applications de l'IA en environnement de production

Conseils d'apprentissage

1. Il est conseillé d'étudier dans l'ordre des chapitres, chaque partie ayant une progression logique.
2. Après chaque chapitre, il est recommandé de mettre en pratique les connaissances acquises dans des projets réels.
3. Portez une attention particulière à la partie IV sur la production et le déploiement, car il s'agit de connaissances pratiques souvent absentes des autres tutoriels.
4. Le contenu de la partie V sur l'évaluation des modèles est très important pour la sélection et l'optimisation des modèles dans le travail réel.

Comment l'obtenir

• Lecture gratuite en ligne : Accédez directement au site web de l'auteur.
• Acheter le livre physique : Sur Amazon ou No Starch Press.
• Soutenir l'auteur : Abonnez-vous au blog Substack de Sebastian ou rédigez un commentaire sur Amazon.