Machine learning : par où commencer quand on est développeur web ?
poze 5 months ago510 gadefr
Je suis développeur web (JS, un peu de Python). Je veux comprendre le machine learning sans refaire des années de maths. Quel parcours ?
Dyagnostik IA
Se IA ki fè l. Se pa yon repons — kominote a anba a konfime oswa korije l. Toujou verifye anvan ou fye l.
2 Repons
Un parcours pragmatique, orienté pratique :
1. Python pour la data (2–3 semaines) : NumPy, pandas, matplotlib. 2. ML classique avec scikit-learn (1–2 mois) : régression, classification, arbres et *gradient boosting*, validation croisée, métriques (précision/rappel, AUC), surapprentissage. Ressources : le cours gratuit « Machine Learning » de Google, et le livre *Hands-On Machine Learning* d'Aurélien Géron. 3. Maths « juste à temps » : algèbre linéaire de base, dérivées et descente de gradient, probabilités. 3Blue1Brown sur YouTube est excellent pour l'intuition. 4. Deep learning : le cours gratuit fast.ai (approche « du haut vers le bas », très adaptée aux développeurs), puis PyTorch. 5. LLM appliqués : API de modèles, RAG, embeddings, évaluation. C'est là où ton profil web a un vrai avantage : intégrer l'IA dans des produits.
Fais un projet à chaque étape, avec des données qui t'intéressent (prix, agriculture, météo en Haïti…).
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Complément : Kaggle Learn propose des micro-cours gratuits (pandas, ML intro, feature engineering) avec des notebooks exécutables dans le navigateur. Pratique quand ta machine est modeste.
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