Dans ce cours, nous nous appuierons sur nos connaissances des modèles de base et nous explorerons les techniques avancées d'intelligence artificielle. Nous commencerons par une plongée en profondeur dans les réseaux neuronaux, en construisant nos connaissances à partir de la base par l'examen de la structure et des propriétés. Nous coderons ensuite quelques modèles simples de réseaux neuronaux et apprendrons à éviter l'ajustement excessif, la régularisation et d'autres astuces liées aux hyperparamètres. Après un projet visant à prédire la probabilité d'une maladie cardiaque en fonction des caractéristiques de santé, nous passerons aux forêts aléatoires. Nous décrirons les différences entre les deux techniques et explorerons en détail leurs origines respectives. Enfin, nous terminerons un projet de prédiction de la similarité entre des patients en bonne santé à l'aide de forêts aléatoires.
Réseaux neuronaux et forêts aléatoires
Ce cours fait partie de Spécialisation L'IA au service de la recherche scientifique
Instructeurs : Rajvir Dua
1 530 déjà inscrits
Inclus avec 
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Forêts d'arbres décisionnels
- Catégorie : Réseau de neurones artificiels
- Catégorie : apprentissage des machines
- Catégorie : les prédictions en science
- Catégorie : l'identification des espèces
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3 devoirs
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Il y a 4 modules dans ce cours
Dans ce module, nous allons étudier les réseaux neuronaux et la manière de les utiliser en Python. Nous commencerons par décrire ce qu'est un réseau neuronal et comment en construire un en combinant une séquence de modèles linéaires. Ensuite, nous parlerons de la convergence des réseaux neuronaux dans l'espoir de minimiser une fonction de perte. Enfin, nous apprendrons à coder un réseau neuronal en Python.
Inclus
5 vidéos3 lectures2 devoirs1 sujet de discussion
Dans ce module, nous examinerons plus en détail les réseaux neuronaux et les considérations à prendre en compte lors de leur utilisation. Nous commencerons par ajouter des couches à notre réseau à deux couches, en explorant les différentes options et leurs effets. Ensuite, nous explorerons des bibliothèques Python plus avancées pour les réseaux neuronaux dans TensorFlow et Keras. Enfin, nous discuterons des implications pour la science et de la manière d'appliquer les modèles dans l'espace.
Inclus
3 vidéos5 lectures1 devoir1 laboratoire non noté
Dans ce module, nous allons approfondir nos connaissances sur les forêts aléatoires et leurs utilisations dans le domaine scientifique. Nous commencerons par explorer les arbres de décision et leur fonctionnement en tant que modèles isolés. Ensuite, nous étudierons l'impact de la combinaison d'arbres de décision pour créer des forêts aléatoires. Nous aborderons ensuite les similitudes et les différences entre la régression et la classification avec les forêts aléatoires, avant de conclure par un projet final de prédiction des espèces à partir de la lignée.
Inclus
2 vidéos2 lectures1 devoir de programmation1 sujet de discussion
Dans ce projet final, nous comparerons une série de modèles pour trouver celui qui prédit le mieux la largeur des sépales.
Inclus
1 devoir de programmation
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