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February 12, 2026

Ressources Machine Learning

Sélection de ressources pour apprendre et pratiquer le Machine Learning.

Cours en ligne§

Cours	Plateforme	Niveau	Langue
Machine Learning Specialization — Andrew Ng	Coursera	Débutant	EN
Deep Learning Specialization — Andrew Ng	Coursera	Intermédiaire	EN
Practical Deep Learning for Coders	fast.ai	Intermédiaire	EN
Introduction to Machine Learning	Kaggle Learn	Débutant	EN
Hugging Face NLP Course	Hugging Face	Intermédiaire	EN
Machine Learning — France Université Numérique	FUN-MOOC	Débutant	FR
Stanford CS229 — Machine Learning	Stanford	Avancé	EN
Stanford CS231n — Convolutional Neural Networks	Stanford	Avancé	EN

Livres§

Livre	Auteur	Focus
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow	Aurélien Géron	Pratique, code Python
Pattern Recognition and Machine Learning	Christopher Bishop	Théorie mathématique
The Elements of Statistical Learning	Hastie, Tibshirani, Friedman	Statistique avancée
Deep Learning	Ian Goodfellow et al.	Fondements du deep learning
Understanding Deep Learning	Simon Prince	Deep learning moderne (gratuit en PDF)
Dive into Deep Learning	Aston Zhang et al.	Interactif, code (gratuit)

Datasets§

Source	Description
Kaggle Datasets	Des milliers de datasets communautaires
UCI ML Repository	Datasets classiques pour la recherche
Google Dataset Search	Moteur de recherche de datasets
Hugging Face Datasets	Focus NLP et LLM
Papers With Code — Datasets	Datasets liés aux publications
COCO	Vision : détection, segmentation
ImageNet	Classification d’images (référence)

Outils et frameworks§

Librairies Python essentielles§

Librairie	Utilisation
scikit-learn	ML classique (classification, régression, clustering)
PyTorch	Deep Learning (recherche et production)
TensorFlow / Keras	Deep Learning (production, déploiement)
XGBoost / LightGBM	Gradient boosting (compétitions, tabular data)
Hugging Face Transformers	NLP, LLM, vision (modèles pré-entraînés)
Pandas / NumPy	Manipulation de données
Matplotlib / Seaborn	Visualisation

Outils d’expérimentation§

Outil	Description
Weights & Biases	Tracking d’expériences, visualisation
MLflow	Gestion du cycle de vie ML
DVC	Versionnement de données et modèles
Optuna	Optimisation d’hyperparamètres

Plateformes de calcul§

Plateforme	GPU gratuit ?	Notes
Google Colab	Oui (limité)	Jupyter dans le cloud
Kaggle Notebooks	Oui (30h/semaine)	GPU T4 / P100
Lightning AI	Oui (crédits)	Studios de développement
Lambda Labs	Non	GPU cloud performant

Compétitions et pratique§

Plateforme	Description
Kaggle Competitions	Compétitions ML, communauté active
DrivenData	Compétitions à impact social
Zindi	Compétitions data science pour l’Afrique

Communautés§

Communauté	Plateforme
r/MachineLearning	Reddit
r/learnmachinelearning	Reddit (débutants)
Hugging Face Forums	Forum
Papers With Code	Articles + code
Arxiv Sanity	Veille sur les publications ML

Roadmap suggérée§

graph TD
    START["Bases Python<br/>+ Maths"] --> ML["Machine Learning<br/>classique (sklearn)"]
    ML --> DL["Deep Learning<br/>(PyTorch/TF)"]
    DL --> SPEC{"Spécialisation"}
    SPEC --> NLP["NLP<br/>Transformers, LLM"]
    SPEC --> CV["Computer Vision<br/>CNN, détection"]
    SPEC --> RL2["Reinforcement<br/>Learning"]
    SPEC --> TABULAR["Tabular Data<br/>XGBoost, feature eng."]

    style START fill:#9E9E9E,color:#fff
    style ML fill:#2196F3,color:#fff
    style DL fill:#4CAF50,color:#fff
    style SPEC fill:#FF9800,color:#fff

—The Gardener