AI Journey
Le journal public d'une transition du systems programming vers l'IA — maths, fondamentaux ML et projets de bout en bout, avec une règle : ne jamais entraîner un modèle que je ne sais pas expliquer.
Code ↗Contexte
Une feuille de route structurée des fondations vers la recherche : Python avancé et algorithmique, les maths pour l'IA (algèbre linéaire, calcul, probabilités, optimisation), le machine learning classique, puis le deep learning avec PyTorch — chaque étape avec notes, exercices et implémentations, consignée jour après jour.
Focus actuel : Trail, un bot de portfolio. Le classifieur d'intentions V1 est entraîné à la main — TF-IDF + régression logistique, F1 macro 0,629 en validation croisée 5-fold — et s'intègre derrière un endpoint FastAPI avec seuil de confiance et politique de réponse.
Règles maison : du code propre et documenté ; chaque projet livre ses résultats et ses conclusions ; les fondamentaux avant le hype.