RÉSEAU DE NEURONES (2 COUCHES) - DEEP LEARNING 7

Pour développer un réseau de neurone artificiel à 2 couches, il suffit de créer plusieurs modelés de neurones artificiels, en les organisant en couches, et en envoyant les résultats des neurones de la couche 1 vers ceux de la couche 2. C'est ce qu'on appelle la Forward Propagation. Ensuite, pour entraîner un tel modèle, il faut calculer ces gradient en comprenant comment la fonction coût évolue par rapport à la 2ieme couche du réseau, puis comment la 2ieme couche du réseau évolue par rapport à la 1ere. C'est ce qu'on appelle la Back Propagation.

00:00 : L'avantage des réseaux de neurones
02:40 : Couche [1]
05:20 : Couche [2]
08:39 : Résumé
9:55 : Vectorisation
13:27 : La Forward Propagation
15:36 : L'entrainement d'un Réseau de neurones
17:23 : La Back Propagation
19:37 : Exercice pour la prochaine vidéo
23:15 : Bonus !

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Je suis Guillaume Saint-Cirgue, Senior Data Scientist avec plus de 8 ans d’expérience dans les secteurs de la tech, l’aviation, la robotique, l’énergie, et les usines connectées.
En 2019, j’ai créé Machine Learnia dans le but de partager mes connaissances dans le domaine de l’intelligence artificielle. Mon objectif est d’expliquer en détail le fonctionnement du Machine Learning et de ses algorithmes, tout en rendant ces concepts accessibles à tous.
Je suis convaincu qu'il ne suffit pas de survoler l'aspect mathématique de ce domaine; il est essentiel de s'y plonger en profondeur pour se démarquer. Cette approche a déjà convaincu plus de 150 000 personnes, et ceux que je forme aujourd'hui comptent parmi les meilleurs du secteur.

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