CHAPITRE 2 Deep learning
Objectifs du chapitre :
• Découvrir les différents types de données non structurées qui peuvent être modélisées à l’aide du deep learning.
• Définir un réseau de neurones profond et comprendre comment il peut être utilisé pour modéliser des ensembles de données complexes.
• Construire un perceptron multicouche pour prédire le contenu d’une image.
• Améliorer les performances du modèle en utilisant des couches convolutives, des couches de dropout et des couches de normalisation par lots.
Commençons par une définition de base du deep learning :
Le deep learning ou apprentissage profond est une classe d’algorithmes d’apprentissage automatique qui utilise plusieurs couches superposées d’unités de traitement pour apprendre des ...
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