Dans le deuxième cours de la Specialization Machine Learning, vous allez : - Construire et former un réseau neuronal avec TensorFlow pour effectuer une classification multi-classe - Appliquer les meilleures pratiques pour le développement de l'apprentissage automatique afin que vos modèles se généralisent aux données et aux tâches dans le monde réel - Construire et utiliser des arbres de décision et des méthodes d'ensemble d'arbres, y compris les forêts aléatoires et les arbres boostés La Specialization Machine Learning est un programme en ligne fondamental créé en collaboration entre DeepLearning.AI et Stanford Online. Dans ce programme adapté aux débutants, vous apprendrez les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et comment utiliser ces techniques pour créer des applications d'IA dans le monde réel.
Algorithmes d'apprentissage avancés
Ce cours fait partie de Spécialisation Apprentissage automatique
Instructeurs : Andrew Ng
Enseignant de premier plan
302 308 déjà inscrits
(6,555 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Construire et entraîner un réseau neuronal avec TensorFlow pour effectuer une classification multi-classe
Appliquer les meilleures pratiques pour le développement de l'apprentissage automatique afin que vos modèles se généralisent aux données et aux tâches du monde réel
Construire et utiliser des arbres de décision et des méthodes d'ensemble d'arbres, y compris les forêts aléatoires et les arbres boostés
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Conseils pour le développement de modèles
- Catégorie : Réseau de neurones artificiels
- Catégorie : Xgboost
- Catégorie : Ensembles d'arbres
Détails à connaître
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14 devoirs
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Il y a 4 modules dans ce cours
Cette semaine, vous apprendrez à connaître les réseaux neuronaux et à les utiliser pour des tâches de classification. Vous utiliserez le framework TensorFlow pour construire un réseau neuronal avec seulement quelques lignes de code. Ensuite, vous approfondirez vos connaissances en apprenant à coder votre propre réseau neuronal en Python, "à partir de zéro". En option, vous pouvez en apprendre davantage sur la manière dont les calculs de réseaux neuronaux sont mis en œuvre efficacement à l'aide du traitement parallèle (vectorisation).
Inclus
17 vidéos1 lecture4 devoirs1 devoir de programmation3 laboratoires non notés
Cette semaine, vous apprendrez à former votre modèle dans TensorFlow, ainsi que d'autres fonctions d'activation importantes (en plus de la fonction sigmoïde), et où utiliser chaque type dans un réseau neuronal. Vous apprendrez également à dépasser la classification binaire pour passer à la classification multiclasse (3 catégories ou plus). La classification multiclasse vous fera découvrir une nouvelle fonction d'activation et une nouvelle fonction de perte. En option, vous pouvez également apprendre la différence entre la classification multiclasse et la classification multi-label. Vous découvrirez l'optimiseur Adam et comprendrez pourquoi il constitue une amélioration par rapport à la descente de gradient classique pour la formation des réseaux neuronaux. Enfin, vous recevrez une brève introduction à d'autres types de couches que celle que vous avez vue jusqu'à présent.
Inclus
15 vidéos4 devoirs1 devoir de programmation5 laboratoires non notés
Cette semaine, vous apprendrez les meilleures pratiques pour former et évaluer vos algorithmes d'apprentissage afin d'en améliorer les performances. Vous y trouverez un large éventail de conseils utiles sur le cycle de vie de l'apprentissage automatique, la mise au point de votre modèle et l'amélioration de vos données d'apprentissage.
Inclus
17 vidéos3 devoirs1 devoir de programmation2 laboratoires non notés
Cette semaine, vous découvrirez un algorithme d'apprentissage pratique et très couramment utilisé, l'arbre de décision. Vous découvrirez également des variantes de l'arbre de décision, notamment les forêts aléatoires et les arbres boostés (XGBoost).
Inclus
14 vidéos2 lectures3 devoirs1 devoir de programmation2 laboratoires non notés
Instructeurs
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