Les réseaux de neurones sont des modèles de Deep Learning très puissants, capable de faire de la détection d'objet, de la reconnaissance vocale, et pleins d'autres applications. Ici, nous développons un modèle de neurone artificiel pour tenter de classer des photos de chats et de chiens. Cependant, cela ne suffit pas, car un tel modelé est trop biaisé pour traiter des images. Il s'agit d'un modèle linéaire. Pour réussir, il faudra ajouter des neurones et des couches, chose que nous verrons dans la suite de la formation.
00:00 : Introduction
01:27 : Remise en contexte
02:45 : Reshape des données
07:10 : Overflow de l'Exponentielle
12:40 : Erreur dans le Logarithme
17:00 : La Normalisation
19:30 : Préparation de l'expérience sur la Normalisation
27:40 : Visualisation des résultats de la Normalisation
31:15 : Visualisation de la Descente de Gradients
33:40 : Normalisation MinMax
39:17 : Réglage des hyper-paramètres
46:35 : Diagnostique d'over-fitting
53:00 : Que faire pour améliorer le modèle ?
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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.
Que vous souhaitiez changer de vie, de carrière, ou bien développer vos compétences à résoudre des problèmes, ma chaîne vous y aidera.
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