Pour développer des réseaux de neurones avec Python, il est important de vectoriser nos équations pour le modèle, la fonction d'activation, la fonction coût, et la descente de gradient. Cela permet de traiter toutes nos données X, y d'un seul coup sans avoir a passer par des boucles FOR.
Pour réussir a faire cela, il est conseillé de maîtriser les bases du calcul matriciel, particulièrement les opérations d'addition, de transposée, et de multiplication. Je vous montre tout dans cette vidéo.
00:00 : Introduction
00:40 : Définition Vectorisation
02:53 : Rappel sur le calcul matriciel
07:09 : Vectorisation de (X, y)
08:03 : Vectorisation de Z
10:00 : Vectorisation de A
10:48 : Vectorisation de la Fonction Coût
12:20 : Vectorisation de la Descente de Gradient
14:10 : Vectorisation des Gradients
17:06 : Application à N-Variables
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► Qui suis-je ?
Je m’appelle Guillaume Saint-Cirgue et je suis Data Scientist au Royaume Uni. Après avoir suivi un parcours classique maths sup maths spé et avoir intégré une bonne école d’ingénieur, je me suis tourné vers l’intelligence artificielle de ma propre initiative et j’ai commencé à apprendre tout seul le machine learning et le deep learning en suivant des formations payantes, en lisant des articles scientifiques, en suivant les cours du MIT et de Stanford et en passant des week end entier à développer mes propres codes.
Aujourd’hui, je veux vous offrir ce que j’ai appris gratuitement car le monde a urgemment besoin de se former en Intelligence Artificielle.
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