Glossaire

Quelques

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

TD2 : créer données étiquettées

7 Liens

7.1 Applications web interatifs

  • Tensorflow playground : entrainer un réseau de neurones

Tensorflow playground

  • 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