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