Que vérifier sur un livre d’apprentissage automatique Python avant de l’acheter

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  • Avec autant de livres sur l’apprentissage automatique Python, faire un choix devient de plus en plus difficile. Vous investissez à la fois votre temps et votre argent pour apprendre quelque chose qui peut vous ouvrir de nouvelles perspectives de carrière. Ce serait une déception de passer à mi-chemin d’un livre d’apprentissage automatique de 700 pages pour réaliser que ce n’est pas pour vous.

    Après avoir lu et examiné de nombreux livres sur l’apprentissage automatique Python, Je peux attester que chaque volume est unique en soi. Et avec autant de livres ayant des titres similaires, le choix peut être déroutant, surtout si vous êtes au début de votre parcours d’apprentissage automatique.

    Voici trois choses qui vous aideront à mieux évaluer un livre d’apprentissage automatique Python avant de l’acheter.

    Les prérequis

    Chaque livre sur la programmation a une section dans la préface ou l’intro où les auteurs décrivent le public cible du livre. Cette partie est généralement intitulée «conditions préalables» ou «qui doit lire ce livre». Si vous êtes dans une librairie, prenez le livre et passez à cette section. Si vous achetez en ligne, Amazon et d’autres magasins en ligne vous permettent d’afficher les premières pages du livre, y compris la section des conditions préalables.

    Voici quelques éléments qui valent la peine d’être recherchés dans la section des prérequis:

    • Compétences Python: certains livres utilisent des extraits de code simples juste pour prouver un concept, tandis que d’autres utilisent des fonctionnalités Python avancées telles que la compréhension de liste, le découpage, avec déclarations, décompression des paramètres, etc. Bien qu’il ne soit pas juste de s’attendre à ce que le livre crée une liste complète de toutes les techniques qu’il utilisera, il devrait au moins mentionner le niveau de compétences dont vous avez besoin. (La plupart des livres d’apprentissage automatique supposent que vous avez une compréhension de base de la science des données et de Python.)
    • Bibliothèques Python: les livres d’apprentissage automatique Python utilisent généralement ScikitLearn (et parfois SciPy) pour implémenter des algorithmes. Livres sur l’apprentissage en profondeur couverture TensorFlow, Keras et PyTorch. Mais ces livres utilisent également des bibliothèques scientifiques telles que Numpy, Pandas et Matplotlib pour charger et manipuler des données. Certains livres couvriront ces bibliothèques tandis que d’autres vous diront que vous devriez déjà en avoir l’expérience. (Pour être clair, ces bibliothèques ont des livres dédiés qui s’étendent sur plusieurs centaines de pages.)
    • Outils Python: la plupart des développeurs de machine learning Python préfèrent Jupyter Notebook, une interface Web qui vous permet de coder et de tester vos algorithmes en un seul endroit et d’enregistrer les résultats au format HTML. Si un livre utilise Jupyter, il doit indiquer s’il vous guidera tout au long de l’installation et de la configuration.
    • Compétences en mathématiques: sous le capot, l’apprentissage automatique implique beaucoup d’algèbre linéaire, de calcul et de statistiques. Certains livres tenteront de décrire la mécanique des algorithmes d’apprentissage automatique à travers des descriptions conceptuelles et des dessins. D’autres ne feront que répéter les équations mathématiques et vous permettront de le comprendre par vous-même (et certains livres essaieront de combler le fossé entre les deux avec une description étape par étape des algorithmes). La plupart des livres vous indiquent les compétences en mathématiques dont vous avez besoin pour lire le livre.