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Les principes fondamentaux de l'apprentissage profond

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Réseaux d'approvisionnement en énergie Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des réseaux de flux, couvrant la structure du réseau neuronal, la formation, les fonctions d'activation et l'optimisation, avec des applications en prévision et finance.

Deep Learning : réseaux neuronaux convolutifs et techniques de formation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des réseaux neuronaux convolutifs, de leur architecture, des techniques de formation et des défis tels que des exemples contradictoires en apprentissage profond.

Deep Learning: Représentations de données et réseaux neuraux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les représentations de données, les histogrammes, les réseaux neuronaux et les concepts d'apprentissage profond.

Deep Learning: Réseaux convolutionnels Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les réseaux neuronaux convolutionnels, la rétropropagation et la descente stochastique en gradient dans l'apprentissage profond.

Réseaux neuronaux : formation et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la formation et l'optimisation des réseaux neuronaux, en abordant des défis tels que les fonctions de perte non convexes et les minima locaux.

Réseaux neuronaux : régression et classification Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les réseaux neuronaux pour les tâches de régression et de classification, couvrant la formation, la régularisation et des exemples pratiques.

Récapitulation des réseaux neuraux : fonctions d'activation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases des réseaux neuronaux, des fonctions d'activation, de la formation, du traitement d'image, des CNN, de la régularisation et des méthodes de réduction de dimensionnalité.

Réseaux neuronaux profonds Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'algorithme de rétro-propagation pour les réseaux neuronaux profonds et l'importance de la localité dans CNN.

Introduction à la science des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.

Réseaux neuronaux : formation et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la formation, l'optimisation et les considérations environnementales des réseaux neuronaux, avec des informations sur les clusters PCA et K-means.

Réseaux neuronaux : bases et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les bases des réseaux neuraux, le problème XOR, la classification et les applications pratiques comme la prévision des données météorologiques.

Réseaux neuronaux : Perceptron et rétropropagation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases des réseaux neuraux, y compris le modèle perceptron et la rétropropagation.

Image Processing II: Réseaux de neurones et CNN Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'évolution des CNN dans le traitement de l'image, couvrant les réseaux neuronaux classiques et profonds, les algorithmes d'entraînement, la rétropropagation, les étapes non linéaires, les fonctions de perte et les frameworks logiciels.

Méthodes de gradient de politique dans l'apprentissage par renforcement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les méthodes de gradient de politique dans l'apprentissage du renforcement, en se concentrant sur les techniques d'optimisation et les applications pratiques comme le problème du poteau.

Introduction à l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des concepts et des algorithmes fondamentaux d'apprentissage automatique pour la formation et l'évaluation des modèles.

Traitement de l'image II: Classification bayésienne et prise de décision Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la classification bayésienne, la prise de décision et les applications de reconnaissance de formes dans le traitement d'images.

Analyse de la composante principale: Eigenfaces Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'application de l'analyse en composantes principales dans la reconnaissance faciale à l'aide d'un ensemble de données de visages célèbres.

Les classificateurs ImageNet se généralisent-ils?Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Examine la généralisation des classificateurs ImageNet, les applications critiques pour la sécurité, le surajustement et la fiabilité des modèles d'apprentissage automatique.

Descente Coordonnée : Stratégies d’optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore coordonner les stratégies d'optimisation de descente, en mettant l'accent sur la simplicité dans l'optimisation grâce à des mises à jour coordonnées et en discutant des implications des différentes approches.

Échanges de devises Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le sous-ajustement, le surajustement et le compromis entre les variables de biais dans les modèles d'apprentissage automatique.

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