Vous trouverez ci-dessous une liste de références et d'articles disponibles en ligne traitant des divers aspects discutés pendant la présentation.
Contributions disponibles sur le site TowardsDataScience
- Le perceptron de Rosenblatt, le premier réseau de neurones moderne (en anglais)
- Améliorer le perceptron de Rosenblatt (en anglais)
- Entropie croisée et régression logistique (en anglais)
- Entropie croisée et régression SoftMax (en anglais)
Ressources pédagogiques
- Machine Learning : Cours d'introduction à l'apprentissage statistique à destination de débutants proposé sur la plateform Coursera.
- Data-driven Science and Engineering par Steven Brunton & Nathan Kutz : Livre d'introduction à la science des données et l'apprentissage statistique pour l'ingénierie. Le PDF du livre est disponible grtuitement sur le site des auteurs (voir le lien). Chaque chapitre du livre est également accompagné d'une capsule vidéo disponible sur la chaîne YouTube de Steve (ici).
- An Introduction to Statistical Learning par Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, et Robert Tibshirani : Un livre très complet et de haut niveau (plutôt pour les matheux) sur l'apprentissage statistique en général. Tout comme le livre précédent, les auteurs mettent gracieusement le PDF du livre à disposition (voir le lien).