🗺 Guide dans le monde du Machine Learning.

Table des matières :
🔛 Par où commencer en ML

🔑 Kaggle - le meilleur entraîneur pour le ML

🤓 Les mathématiques sous le capot

🧠 Du classique aux réseaux de neurones

🤯 Comment fonctionnent les LLM sous le capot

⚙️ Jouer avec les modèles : Groq, OpenRouter et autres

🤗 Hugging Face - un trésor de modèles

💬 La force de la communauté

🧰 Comment assembler dès aujourd'hui son premier assistant IA ?

🕶 Fine-tuning et RAG : faut-il affiner les modèles ?

💻 Où exécuter les modèles si vous n'avez pas de GPU puissant à la maison ?

🧑‍🎓 GPT Week de Yandex : comment former et affiner GPT
...

Guide dans le monde du Machine Learning - c'est une série d'articles sur la façon de démarrer dans le Machine Learning.

Un "minimum de base" qui, en commençant par soi-même, permet de poser les fondations.

Cette feuille de route ne prétend pas être exhaustive.

Son objectif est plutôt de réduire l'immense espace de matériel et d'informations à un minimum efficace, à l'essence.

Le vecteur sera un peu plus orienté vers le travail avec les grands modèles de langage - LLM.

Ce guide peut être utile si vous souhaitez commencer à travailler avec des modèles GPT / agents, tout en comprenant ce qui se passe sous le capot.

Et aussi, si vous avez simplement décidé d'ouvrir un peu le machine learning pour vous-même.

👩‍💻 Data Flow