Tutoriel d'apprentissage automatique en ligne

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.

1. 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.
2. Avrim Blum a un document d'enquête plus ancien et plus technique sur les algorithmes d'apprentissage en ligne.

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.

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 )?

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