Comprendre l'apprentissage profond

Cette séance de cours s'inscrit dans les fondamentaux de l'apprentissage profond, en commençant par le but de trouver des fonctions pour classer les images de chats et de chiens utilisant des réseaux neuronaux. Il couvre la hiérarchie des caractéristiques, les principes de travail des réseaux neuronaux et les défis de la compréhension de l'apprentissage automatique. La séance de cours explore les concepts de surajustement, de sous-ajustement et de phénomène de double-descent. Il traite également du modèle de perceptron enseignant-étudiant et de l'importance de la complexité de l'échantillon dans les tâches d'apprentissage automatique.