Tutoriel d'apprentissage automatique en ligne

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Quelqu'un connaît-il de bons tutoriels sur les techniques d'apprentissage automatique en ligne? C'est-à-dire comment il peut être utilisé dans des environnements en temps réel, quelles sont les principales différences par rapport aux méthodes normales d'apprentissage automatique, etc.

UPD: Merci à tous pour les réponses, par "en ligne" je veux dire des méthodes qui peuvent être entraînées en temps réel, basées sur de nouvelles entrées une par une.

machine-learning education beginner

— Igor Bobriakov
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Pourriez-vous clarifier les aspects clés de la «ligne» qui vous intéressent? Avez-vous un formulaire spécifique pour les données ou des options pour pré-former votre algorithme avant la partie en ligne?

— Neil Slater

voulez-vous analyser les flux de données?

— Johnny000

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Il existe une très belle bibliothèque d'algorithmes d'apprentissage automatique en ligne d'un groupe de NTU, appelée LIBOL. Ce serait un très bon endroit pour commencer à expérimenter les algorithmes.
Le guide d'utilisation qui l'accompagne et la publication JMLR associée sont de très belles introductions aux algorithmes de base dans ce domaine.
Avrim Blum a un document d'enquête plus ancien et plus technique sur les algorithmes d'apprentissage en ligne.

— tchakravarty
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Les deux premiers liens sont morts.

— Suzana

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Il y a beaucoup de tutoriels en ligne. Surtout sur YouTube, mais si vous voulez un site Web précis, vous pouvez le voir à partir d'ici http://ttic.uchicago.edu/~shai/icml08tutorial/ ou http://cs229.stanford.edu/materials.html . vous pouvez les visiter maintenant.

— Fusion Volt
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Les réponses en lien uniquement sont déconseillées. Pouvez-vous développer le contenu de ce lien qui vous semble pertinent?

— Sean Owen

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Vous pouvez voir si vous pouvez mélanger le streaming Spark ( https://spark.apache.org/docs/1.1.0/streaming-programming-guide.html ) et la bibliothèque Spark ML ( https://spark.apache.org/docs /1.1.0/mllib-guide.html ).

Spark Streaming permet de traiter des flux de données en direct et Spark ML Library est une bibliothèque d'apprentissage automatique pour Spark. Alors peut-être que vous pouvez faire quelque chose de bien!

Mais c'est un sujet très intéressant, j'y travaille. Il peut être bon de créer une communauté Google dessus ( https://plus.google.com/communities )?

— JC R
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Il y en a beaucoup sur youtube et en voici un célèbre par Andrew Ng de coursea: https://www.coursera.org/course/ml

— alvas
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Je ne suis pas convaincu à 100% par les sujets de ce cours. Par exemple, les SVM sont-ils réellement utiles de nos jours? Vous ne voyez jamais une entrée Kaggle gagnante qui utilise des SVM comme élément principal.

— Lembik

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Je pense que la question d'OP concerne spécifiquement les techniques en ligne - c'est-à-dire où le système est censé apprendre au moins partiellement "sur le tas". Tutoriels

— Neil Slater

Je suis d'accord avec @NeilSlater car l'OP mentionnait "par rapport aux méthodes normales d'apprentissage automatique".

— Rohit

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lol, "en ligne" est ambigu

— alvas