Sommaire

Couverture

Deep learning en action - Une approche par la pratique

Copyright

Préface

Qu’y a-t-il dans ce livre ?

C’est qui, « le praticien » ?

Qui devrait lire ce livre ?

Conventions utilisées dans ce livre

Utiliser les exemples de code

Notes pratiques

CHAPITRE 1. Quelques révisions sur l’apprentissage automatique

Des machines pour apprendre

Poser les bonnes questions

Apprentissage automatique et mathématiques : une histoire d’algèbre linéaire

Comment l’apprentissage automatique fonctionne-t-il ?

Évaluer les modèles

Progresser dans la compréhension de l’apprentissage automatique

CHAPITRE 2. Fondements des réseaux de neurones et du deep learning

Les réseaux de neurones

Entraînement des réseaux de neurones

Fonctions d’activation

Fonctions de perte

Hyperparamètres ...

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