1 Généralités
- Réseaux de neurones artificiels : un ensemble de noeuds interconnectés. Ces réseaux de neurones sont inspirés de la manière comment fonctionne notre cerveau.
2 Types de tâches en deep learning
- Classification : prédire des classes
- Régression : prédire des valeurs
- Modèles génératif : générer des données
3 Acronymes
FCNN / FC
CNN
RNN
MSE
RMSE
LSTM
4 Catégories
Classification
Régression
“IA générative”
5 Apprentissage
Entrainement
Sur-apprentissage (overfitting) : le modèle apprend trop bien les données d’entraînement, et ne se généralise pas très bien aux autres données (données de validation p.ex.)
Sous-apprentissage (underfitting) : le modèle n’est pas assez complexe pour capturer les motifs dans les données
6 Prédictions
Inférence
TD2 : créer votre propre jeu de données étiquetté de classification binaire
7 Liens
7.1 Applications web interatifs
- Tensorflow playground : entrainer un réseau de neurones
- Prédiction avec un réseau de neurones déjà entraîné (aussi appelé inférence)
FCNN : https://adamharley.com/nn_vis/fc/2d.html
CNN : https://adamharley.com/nn_vis/cnn/2d.html
- Gradient descent : explication interactive Gradient descent