Bonjour et bienvenue dans les didacticiels d’intuition sur les réseaux de neurones artificiels.
Super excité pour commencer ces choses.
Et aujourd'hui, nous allons découvrir comment nous allons aborder cette section.
Donc, dans cette section, nous allons apprendre les choses suivantes.
Tout d'abord, nous allons parler du neurone, il y aura donc un peu de neuroscience et nous en apprendrons un peu
plus sur le fonctionnement du cerveau humain et sur les raisons pour lesquelles nous essayons de le reproduire.
Et nous verrons également à quoi ressemble le bloc de construction principal d'un réseau de neurones du neurone.
Ensuite, dans le prochain tutoriel, nous parlerons de la fonction d'activation et examinerons
quelques exemples de fonctions d'attrition que vous pourriez utiliser dans vos réseaux de neurones et
nous déterminerons laquelle est la plus utile. couramment utilisé dans les réseaux de neurones et dans quelles couches vous préféreriez utiliser
quelles fonctions.
On a parlé du fonctionnement des réseaux de neurones.
Donc, contrairement à ce à quoi vous vous attendez et à ce qui a probablement été exprimé dans d'autres
cours et travaux dirigés, nous n'allons pas nous intéresser à l'apprentissage, nous allons plutôt nous intéresser
au fonctionnement des réseaux de neurones réseau de neurones en action qui nous permettra de comprendre ce que nous visons
pour atteindre notre objectif.
Nous allons donc examiner un exemple de réseau de neurones, un exemple hypothétique très simplifié et très
simplifié, ou lorsque votre propre réseau s'efforce de prédire les prix des logements sont essentiellement
des prix de l'immobilier.
Et en regardant cet exemple, nous comprendrons mieux exactement ce que nous visons et ce que nous voulons
réaliser à la fin.
Nous verrons ensuite comment les réseaux de neurones apprennent, car nous serons ainsi mieux préparés à ce
qui nous attend.
Ensuite, nous parlerons de descente de gradient.
Cela fait également partie de l'apprentissage des réseaux de neurones et nous comprendrons en quoi cet algorithme est supérieur à la
méthode de la force brute que vous souhaitez peut-être ou que vous souhaitez utiliser comme premier recours ou comme première méthode qui vous
vient à l'esprit.
Nous allons donc découvrir à quel point l'avantage de la descente est important.
Et ensuite, nous parlerons de descente de gradient stochastique.
C’est une continuation du didacticiel génial et décent, mais c’est une méthode encore meilleure et encore plus puissante
et nous découvrirons comment cela fonctionne.
Enfin, pour terminer, nous allons mentionner les éléments importants de la propagation en arrière et
résumer le tout dans un ensemble d'instructions pas à pas pour l'exécution de vos réseaux de neurones artificiels.
J'espère que tout cela vous semble très excitant, car je suis très excité et j'ai hâte de
commencer.
J'ai hâte de vous voir lors du premier tutoriel.
Et jusque-là, profitez d'un apprentissage en profondeur.