Dans ce module, nous allons nous plonger dans les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique et des réseaux neurones. Nous commencerons par comprendre ce qu'est l'apprentissage automatique et par explorer les théories de classification linéaire et de régression avec TensorFlow 2.0. À l'aide d'exemples pratiques, vous apprendrez à appliquer ces théories en utilisant des ensembles de données du monde réel. Nous aborderons également la structure et la fonction des neurones, le processus d'apprentissage des modèles et la manière de faire des prédictions. En outre, nous démontrerons comment sauvegarder et charger des modèles, discuterons de l'utilisation de Keras et recueillerons des commentaires pour une amélioration continue.

Dans ce module, nous allons nous plonger dans le monde des réseaux neurones artificiels (ANN). En commençant par une introduction aux réseaux de neurones, nous explorerons la propagation vers l'avant et la signification géométrique des réseaux de neurones. Nous aborderons diverses fonctions d'activation, la classification multiclasse et la représentation des données d'image. Vous acquerrez une expérience pratique en préparant du code pour les réseaux de neurones artificiels à l'aide de l'ensemble de données MNIST et en appliquant des techniques de réseaux de neurones artificiels à des tâches de classification et de régression d'images. Enfin, nous discuterons des stratégies permettant de choisir les hyperparamètres optimaux pour vos réseaux de neurones.

Dans ce module, nous allons nous plonger dans l'aspect crucial des fonctions de perte utilisées dans les réseaux neurones. Nous commencerons par comprendre l'erreur quadratique moyenne (MSE) d'un point de vue probabiliste, qui est couramment utilisée dans les tâches de régression. Ensuite, nous explorerons l'entropie croisée binaire, la fonction de perte appropriée pour les problèmes de classification binaire. Enfin, nous examinerons l'entropie croisée catégorielle, essentielle pour les scénarios de classification multiclasse. En outre, nous ferons la distinction entre les différents types de fonctions de perte et leurs applications spécifiques, nous analyserons l'impact de ces fonctions de perte sur l'apprentissage et les performances des modèles et nous apprendrons à appliquer les fonctions de perte correctes en fonction de la nature du problème de classification ou de régression. Cette étude détaillée vous permettra de mieux comprendre l'impact des différentes fonctions de perte sur les performances des modèles et vous guidera dans le choix de la bonne fonction pour vos tâches spécifiques.

Dans ce module, nous allons nous plonger dans la technique d'optimisation critique de la descente de gradient et de ses variations. Nous commencerons par une introduction au concept fondamental de la Descente gradient, suivie d'une exploration de la Descente gradient stochastique et de ses avantages. Vous découvrirez le rôle du momentum dans l'accélération de la convergence et l'importance des taux d'apprentissage variables et adaptatifs dans l'optimisation. Nous couvrirons ensuite les bases de l'optimisation d'Adam, l'un des algorithmes d'optimisation les plus populaires, et conclurons par une exploration plus approfondie de ses aspects avancés. Cette étude complète vous dotera d'une compréhension approfondie de la Descente de gradient et de ses variations, essentielle pour former des réseaux neurones efficaces.