Deep Learning avec Keras et TensorFlow

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Chapitre 1. Les fondamentaux du Machine Learning

neurones articiels : descente de gradient groupée (ou batch), descente de gradient

par mini-lots (ou mini-batch) et descente de gradient stochastique.

Nous examinerons ensuite la régression polynomiale, un modèle plus complexe pou-

vant s’ajuster à des jeux de données non linéaires. Ce modèle ayant davantage de para-

mètres que la régression linéaire, il est plus enclin à surajuster (overt, en anglais) le jeu

d’entraînement. C’est pourquoi nous verrons comment détecter si c’est ou non le cas à

l’aide de courbes d’apprentissage, puis nous examinerons plusieurs techniques de régu-

larisation qui permettent ...