Je viens de terminer le mooc “Machine Learning” enseigné par Andrew Ng sur Coursera. Ce cours va au delà des traditionnelles initiations au machine learning, en expliquant de manière plus formelle quelques uns des algorithmes existants. Il enseigne surtout une vraie méthodologie, dont les principes sont appliquables à un plus grand nombre de projets, permettant de choisir, paramétrer, évaluer et généraliser des modèles et leurs prédictions.

Il faut admettre que le cours utilise un formalisme mathématique assez détaillé. Cependant la plupart des formules expriment des choses simples, que le professeur Andrew Ng sait parfaitement traduire en langage de tous les jours. Quant aux concepts plus complexes, utilisant les dérivées partielles ou l’algèbre linéaire, le cours permet d’appréhender l’idée sous-jacente, sans besoin de comprendre le détail exact de la formulation. Cela étant dit, si on est totalement réfractaire à la vue d’une double somme ou d’un logarithme, ce mooc n’est peut-être pas le plus adapté.

Le niveau des exercices de programmation est correct. Il faut se creuser un peu plus la tête pour certaines implémentations, surtout si on cherche à optimiser (vectoriser) son code, comme le suggèrent les instructions, au demeurant très claires. C’est le logiciel Mathlab/Octave qui est utilisé pour ces travaux pratiques. On pourrait regretter que ça ne soit pas python ou R. Dans les faits c’est un outil concis et facile d’accès, avec une couche d’abstraction suffisament élevée pour implémenter les algorithmes d’apprentissage et se concentrer sur les concepts, sans être bloqué par telle ou telle subtilité du langage ou de l’environnement de développement.

Question charge de travail, il m’a fallu entre 3 et 4 heures par semaine, pendant 11 semaines, pour compléter le cours avec un niveau de 97%.

Le professeur Andrew Ng est vraiment un excellent enseignant, ses explications sont bien formulées, dans un anglais toujours impeccable. Ng est brillant, en plus d’être une sommité dans sa spécialité, il sait transmettre sa connaissance de manière claire et accessible et c’est assez rare pour être signalé.

Je recommande vivement ce cours.