README : ajout de la documentation

README.md

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 # Mes scripts de ML
 
-Espace d'essais pour monter en compétence sur le machine learning : 
- - NumPy
-- TensorFlow
-- Scikit-Learn
- - Keras
-- ...
+Espace d'essais pour monter en compétence sur le machine learning : Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, ...
 
 ## Sources
 
@@ -14,3 +9,20 @@ Les "manips" sont pour la plupart tirées des livres de Aurélien Géron :
  - [Machine Learning avec Scikit-Learn](https://www.dunod.com/sciences-techniques/machine-learning-avec-scikit-learn-mise-en-oeuvre-et-cas-concrets-0)
  
  Le dépôt associé aux livres : https://github.com/ageron/handson-ml2
+ 
+### Bibliothèques Python :
+
+ - [NumPy](https://numpy.org) : Manipulation de tableaux, fonctions mathématiques avancées
+- [Matplotlib](https://matplotlib.org) : Visualisation de données
+- [Scikit-Learn](https://scikit-learn.org) : Apprentissage automatique
+- [TensorFlow](https://www.tensorflow.org) : Apprentissage automatique via les réseaux de neurones
+- [Keras](https://keras.io/) : Interface de haut niveau pour TensorFlow
+
+### Documentation :
+
+ - [Google Developers](https://developers.google.com/machine-learning?hl=fr) : Introduction au machine learning - Google
+  - [Fidle](https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/talks/fidle/-/wikis/home) :  Fidle (Formation Introduction au Deep Learning) - CNRS, MIAI, UGA
+  - [Kaggle](https://www.kaggle.com/) :  Compétitions d'apprentissage automatique
+ - [Machine Learnia](https://www.youtube.com/@MachineLearnia) :  Chaîne YouTube sur l'apprentissage automatique
+  - [ Hugo Larochelle](https://www.youtube.com/@hugolarochelle/videos) :  Chaîne YouTube sur l'apprentissage automatique
+  - [Deepmath](https://exo7math.github.io/deepmath-exo7/) :  Mathématiques des réseaux de neurones