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Date de disponibilité:
p. 08 Petite introduction au Machine Learning
p. 20 Évaluez efficacement les frameworks de Machine Learning
p. 36 Utilisez la régression linéaire pour la prédiction
p. 56 La malédiction de la dimension
p. 74 Comment coder un système de recommandation en Python : l'exemple de Mangaki
p. 88 L'Univers, ses galaxies et le machine Learning
p. 112 Prédiction de structures secondaires de protéines
p. 120 Recherche de molécules innovantes
Avec l’explosion du nombre de données disponibles, il faut trouver des méthodes efficaces de traitement pour parvenir à en faire émerger des connaissances. En effet, posséder des milliards et des milliards de données dans différents domaines n’a strictement aucun intérêt en soi si l’on est incapable de les faire « parler », d’établir des relations entre elles ou des inférences. Si nous prenons l’exemple de la biologie, à quoi bon posséder des génomes séquencés si nous nous arrêtons à leurs séquences de nucléotides ? Cela ne nous renseigne en aucune manière sur le fonctionnement de l’organisme étudié. Il faut pour cela passer par les acides aminés, les gènes et leur organisation sur le génome, les protéines, leur structure et leur fonction, etc. Et lorsque les données croissent drastiquement, il n’est plus question d’annotation manuelle et d’expériences (si ce n’est pour valider des hypothèses), il faut un outil informatique puissant qui va aider à faire des prédictions. Cet outil, utilisé par le data scientist (l’expert scientifique chargé de l’analyse de données), peut être le machine learning, thème de ce guide.
De nombreux frameworks permettent d’utiliser le machine learning relativement simplement et ils vous seront présentés de manière plus ou moins avancée dans les différents articles que vous pourrez lire dans les pages suivantes. Il faut toutefois noter deux éléments fondamentaux :
Pour que ce guide soit complet, nous avons voulu le bâtir de manière à proposer des articles présentant les bases théoriques et des exemples pratiques, illustrant comment appliquer le machine learning sur des données et quelles informations en retirer. Vous devriez donc avoir entre les mains tout ce qu’il vous faut pour vous lancer, il ne reste plus qu’à trouver les données...
Tristan Colombo
Pionnier dans son domaine, GNU/Linux Magazine est depuis 1998 une véritable référence technique pour pour tous les développeurs et administrateurs sur systèmes Unix, open source et embarqués. Le premier magazine français 100 % Linux se démarque grâce à une ligne rédactionnelle résolument technique et pédagogique. Chaque mois de nombreux thèmes sont abordés permettant de toucher à différents domaines de l’informatique, que ce soit de l’intelligence artificielle, de la sécurité, de l’embarqué, du système/réseau ou du hack.
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