Contexte et historique, de la régression linéaire aux réseaux de neurones.

• 00:00 Présentation de la formation
• 14:31 Contexte et outils
• 33:04 De la régression linéaire au neurone artificiel
• 53:28 Les neurones artificiels, une histoire et des controverses
• 1:20:50 Un exemple de régression : Prédire la qualité du vin !
• 2:14:26 Un exemple de classification : Reconnaitre des chiffres manuscrits

L’histoire des neurones artificiels - Approche mathématique et historique Fonction de perte - Descente de gradient - Optimisation - Hyperparamètres Préparation des données - Apprentissage - Validation - Sous et sur apprentissage Fonctions d’activation - Softmax

Travaux pratiques : Régression et Classification avec des DNN Durée : 3h

Note : Des vidéos “studio”, d’une meilleure qualité, sont disponibles.