Perceptron et Deep Learning : Introduction

Le Perception est l'unité de base des réseaux de neurones artificiels. Pour apprendre le Deep Learning, il faut commencer par apprendre les équations de bases d'un neurone : la fonction d'activation sigmoïde (ou fonction logistique) la fonction Coût log loss, et la descente de gradient stochastique.

00:00 : Introduction
00:25 : PARTIE 1 : Le Perceptron
03:10 : La fonction Sigmoïde
05:55 : La Loi de Bernoulli
07:41 : PARTIE 2 : La Fonction Coût
08:39 : Maximum de Vraisemblance
13:38 : Démonstration : Le Log Loss
17:34 : PARTIE 3 : La descente de gradient
19:02 : L'algorithme de Descente de gradient
20:59 : Exercice pour la prochaine vidéo
23:17 : Conclusion et Bonus !


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Je suis Guillaume Saint-Cirgue, Senior Data Scientist avec plus de 8 ans d’expérience dans les secteurs de la tech, l’aviation, la robotique, l’énergie, et les usines connectées.
En 2019, j’ai créé Machine Learnia dans le but de partager mes connaissances dans le domaine de l’intelligence artificielle. Mon objectif est d’expliquer en détail le fonctionnement du Machine Learning et de ses algorithmes, tout en rendant ces concepts accessibles à tous.
Je suis convaincu qu'il ne suffit pas de survoler l'aspect mathématique de ce domaine; il est essentiel de s'y plonger en profondeur pour se démarquer. Cette approche a déjà convaincu plus de 150 000 personnes, et ceux que je forme aujourd'hui comptent parmi les meilleurs du secteur.

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