Ce sera une compilation des 4 dernières semaines, du 25 novembre au 22 décembre.

Semaine 1

Ainsi, pendant la première semaine, j'ai commencé à apprendre les mathématiques derrière l'apprentissage automatique et la science des données. J'ai également assisté à un événement, Generative AI in Action Roadshow, qui a également été très utile.

Mathématiques ML

Je suis ce cours sur Coursera par l'Imperial College de Londres. Au début, c'était facile puisque j'ai appris les vecteurs à l'école, mais ensuite il est devenu un peu plus difficile de comprendre le concept et comment il s'applique à l'apprentissage automatique. Ce n'est que la première semaine donc je comprendrai probablement plus tard. Pour être précis, j'ai appris le produit scalaire des vecteurs, la projection vectorielle, la dépendance linéaire et comment modifier les vecteurs de base. Pour simplifier à l'extrême, je suppose que les données peuvent être structurées en vecteurs qui peuvent ensuite être utilisés pour prédire comment obtenir le résultat souhaité à l'aide d'opérations vectorielles ?

Roadshow sur l'IA générative

Lors de l'événement GenAI, j'ai appris ce qu'est l'IA générative et comment elle fonctionne. D'après ce que j'ai compris, il s'agit d'une forme plus récente d'IA qui prend une invite et génère (donc "générative") de nouvelles choses telles que des images, des vidéos, du code, etc. Ensuite, j'ai appris que les LLM ont juste des poid...
[Courte citation de 8% de l'article original]