Téléchargez cet ebook gratuit pour apprendre l’apprentissage automatique et profond avec Python, TensorFlow, Keras et la science des données.
Contenu ebook gratuit
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1. Introduction à l'apprentissage automatique
+ Exercice: Lequel des éléments suivants est un type d’apprentissage en Machine Learning tel que décrit dans le texte ?
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2. Fondamentaux de Python pour la science des données
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes concernant Python est vraie, d'après le texte fourni ?
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3. Configuration de l'environnement de développement
+ Exercice: Quelle est la première étape recommandée pour mettre en place un environnement de développement adapté au Machine Learning (ML) et au Deep Learning (DL) avec Python ?
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4. Manipulation des données avec Pandas
+ Exercice: Quel est l'objectif principal de la bibliothèque Pandas en Python ?
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5. Analyse exploratoire des données avec Matplotlib et Seaborn
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes concernant l’analyse exploratoire des données (EDA) et les bibliothèques de visualisation en Python est correcte ?
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5.1. Analyse exploratoire des données avec Matplotlib et Seaborn : importation de bibliothèques
+ Exercice: Quel est le but de l’analyse exploratoire des données (AED) et quelles bibliothèques sont mentionnées dans le texte pour accomplir cette tâche ?
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5.2. Analyse exploratoire des données avec Matplotlib et Seaborn : chargement et inspection initiaux des données
+ Exercice: Parmi les affirmations suivantes concernant l’analyse exploratoire des données (AED), laquelle est CORRECTE ?
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5.3. Analyse exploratoire des données avec Matplotlib et Seaborn : nettoyage et préparation des données
+ Exercice: Lequel des énoncés suivants décrit correctement une étape de l’analyse exploratoire des données (EDA) et une technique de visualisation des données correspondante ?
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5.4. Analyse exploratoire des données avec Matplotlib et Seaborn : analyse univariée
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes est vraie à propos de l’analyse univariée et des bibliothèques Python mentionnées dans le texte ?
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5.5. Analyse exploratoire des données avec Matplotlib et Seaborn : analyse bivariée
+ Exercice: Lequel des énoncés suivants décrit le mieux l’objectif de l’analyse bivariée dans l’analyse exploratoire des données (EDA) ?
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5.6. Analyse exploratoire des données avec Matplotlib et Seaborn : visualisation de données catégorielles
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes concernant la visualisation de données catégorielles avec Matplotlib et Seaborn est correcte ?
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5.7. Analyse exploratoire des données avec Matplotlib et Seaborn : visualisation de données continues
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes est vraie concernant l’analyse exploratoire des données (AED) telle que décrite dans le texte ?
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5.8. Analyse exploratoire des données avec Matplotlib et Seaborn : histogrammes, boîtes à moustaches et nuages de points
+ Exercice: Parmi les affirmations suivantes concernant l'analyse exploratoire des données (AED), laquelle est vraie d'après le texte fourni ?
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5.9. Analyse exploratoire des données avec Matplotlib et Seaborn : tracés linéaires pour les séries chronologiques
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes concernant la création de graphiques linéaires pour des séries temporelles avec Python est correcte ?
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5.10. Analyse exploratoire des données avec Matplotlib et Seaborn : personnalisation des graphiques
+ Exercice: Quelle méthode est utilisée pour ajouter un titre à un tracé dans Matplotlib ?
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5.11. Analyse exploratoire des données avec Matplotlib et Seaborn : analyse de corrélation et carte thermique
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes est vraie concernant l’analyse de corrélation et la création de cartes thermiques comme décrit dans le texte ci-dessus ?
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5.12. Analyse exploratoire des données avec Matplotlib et Seaborn : paires de parcelles multidimensionnelles
+ Exercice: Quelle affirmation est vraie concernant l’utilisation des paires de parcelles dans l’analyse exploratoire des données (AED) ?
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5.13. Analyse exploratoire des données avec Matplotlib et Seaborn : enregistrement des visualisations
+ Exercice: Laquelle des méthodes suivantes est utilisée pour enregistrer les visualisations de données créées avec Matplotlib et Seaborn dans des fichiers tels que PNG, JPG et autres ?
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5.14. Analyse exploratoire des données avec Matplotlib et Seaborn : interprétation et conclusions
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes concernant l'analyse exploratoire des données (AED) avec Matplotlib et Seaborn est vraie ?
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6. Concepts statistiques de base pour l'apprentissage automatique
+ Exercice: Lequel des énoncés suivants est vrai concernant les concepts statistiques appliqués au Machine Learning (ML) et au Deep Learning (DL) ?
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7. Principes de l'apprentissage supervisé
+ Exercice: Lequel des principes suivants n’est PAS mentionné comme l’un des fondements de l’apprentissage supervisé dans le texte fourni ?
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7.1. Définition de l'apprentissage supervisé
+ Exercice: Lequel des éléments suivants n’est PAS mentionné dans le texte comme l’un des éléments clés de l’apprentissage supervisé ?
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7.2. Ensembles de données : formation et tests
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes est vraie concernant l’apprentissage supervisé et le fractionnement d’ensembles de données ?
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7.3. Algorithmes de classification
+ Exercice: Lequel des concepts suivants est INCORRECT concernant les algorithmes d’apprentissage supervisé et de classification, d’après le texte fourni ?
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7.4. Algorithmes de régression
+ Exercice: Lequel des algorithmes de régression suivants est connu pour ajouter un terme de pénalité à l'erreur quadratique moyenne (MSE) afin d'éviter le surajustement, en particulier dans les situations de multicolinéarité ?
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7.5. Mesures d'évaluation des performances
+ Exercice: Laquelle des mesures de performance suivantes d'un modèle d'apprentissage automatique est particulièrement utile lorsque l'on recherche un équilibre entre précision et rappel et qu'il existe une répartition inégale des classes ?
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7.6. Validation croisée
+ Exercice: Parmi les affirmations suivantes concernant la validation croisée, laquelle est vraie d'après le texte fourni ?
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7.7. Surapprentissage et sous-apprentissage
+ Exercice: Lequel des énoncés suivants décrit correctement le concept de surapprentissage dans le Machine Learning (ML) et une technique pour l'éviter ?
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7.8. Régularisation
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes concernant la régularisation est correcte d’après le texte donné ?
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7.9. Sélection du modèle
+ Exercice: Quelle technique est essentielle dans la sélection du modèle pour fournir une estimation fiable des performances du modèle sur des données invisibles et aider à détecter les problèmes de surajustement ou de sous-ajustement ?
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7.10. Optimisation des hyperparamètres
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes est vraie concernant l’optimisation des hyperparamètres dans le contexte de l’apprentissage supervisé en apprentissage automatique (ML) ?
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7.11. Ingénierie des fonctionnalités
+ Exercice: Lequel des énoncés suivants décrit le mieux le processus d’ingénierie des fonctionnalités dans le contexte de l’apprentissage supervisé ?
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7.12. Équilibrage des classes
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes concernant l’équilibrage des classes dans l’apprentissage supervisé par apprentissage automatique est correcte ?
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7.13. Interprétabilité des modèles
+ Exercice: Lequel des énoncés suivants décrit le mieux l’importance de l’interprétabilité dans les modèles d’apprentissage supervisé ?
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7.14. Applications pratiques
+ Exercice: Lequel des énoncés suivants constitue un principe fondamental de l’apprentissage supervisé tel que décrit dans le texte ?
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8. Modèles de régression linéaire simple et multiple
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes concernant la régression linéaire est correcte d’après le texte fourni ?
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9. Mesures de validation croisée et d’évaluation
+ Exercice: Quel est l’objectif principal de la validation croisée dans l’apprentissage automatique ?
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10. Modèles de classification : arbres de décision et K-NN
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes concernant les arbres de décision et K-NN est vraie d'après le texte donné ?
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11. Évaluation des modèles de classification
+ Exercice: Parmi les affirmations suivantes concernant l’évaluation des modèles de classification en Machine Learning (ML) et Deep Learning (DL), laquelle est CORRECT ?
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12. Apprentissage d'ensemble : ensachage, boosting et forêt aléatoire
+ Exercice: Parmi les affirmations suivantes concernant les techniques d’apprentissage d’ensemble, laquelle est correcte ?
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13. Optimisation des hyperparamètres
+ Exercice: Laquelle des méthodes suivantes est connue pour utiliser des modèles probabilistes pour prédire quels hyperparamètres peuvent entraîner de meilleures performances en matière d'optimisation des hyperparamètres ?
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14. Réduction de la dimensionnalité et analyse en composantes principales (ACP)
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes est vraie à propos de l’analyse en composantes principales (ACP) ?
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15. Algorithmes de clustering : K-Means et clustering hiérarchique
+ Exercice: Lequel des énoncés suivants est vrai à propos de l’algorithme de clustering K-Means ?
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16. Introduction à l'apprentissage profond et aux réseaux de neurones artificiels
+ Exercice: Parmi les affirmations suivantes concernant l'apprentissage profond et les réseaux de neurones artificiels (ANN), laquelle est correcte, d'après le texte fourni ?
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17. Concepts des neurones et fonctions d'activation
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes concernant les neurones artificiels et les fonctions d'activation est correcte d'après le texte fourni ?
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18. Rétropropagation et formation des réseaux de neurones
+ Exercice: Parmi les affirmations suivantes concernant l’algorithme de rétropropagation, laquelle est INCORRECT ?
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18.1. Qu'est-ce que la rétropropagation
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes décrit correctement la méthode de rétropropagation utilisée dans la formation des réseaux de neurones ?
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18.2. Calcul du gradient
+ Exercice: Parmi les affirmations suivantes concernant l’algorithme de rétropropagation, laquelle est correcte ?
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18.3. Chaîne de règles de dérivation
+ Exercice: Quel est le but de l’algorithme de rétropropagation dans la formation des réseaux de neurones profonds ?
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18.4. Mise à jour des poids avec descente de gradient
+ Exercice: Quel est le rôle de l’algorithme de rétropropagation dans la formation des réseaux de neurones ?
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18.5. Fonctions d'activation
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes concernant l’algorithme de rétropropagation et les fonctions d’activation dans les réseaux de neurones est correcte ?
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18.6. Taux d'apprentissage
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes concernant le taux d’apprentissage dans l’entraînement des réseaux neuronaux est correcte ?
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18.7. Élan et autres méthodes d'optimisation
+ Exercice: Laquelle des méthodes d'optimisation suivantes est connue pour accélérer l'entraînement des réseaux neuronaux, aide à empêcher les poids de rester bloqués dans des minimums locaux sous-optimaux et intègre le changement de poids précédent dans la mise à jour actuelle ?
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18.8. Disparition et explosion des gradients
+ Exercice: Laquelle des stratégies suivantes n'est PAS mentionnée dans le texte comme moyen d'atténuer les problèmes de gradient de disparition et d'explosion lors de la formation des réseaux de neurones ?
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18.9. Initialisation des poids
+ Exercice: Quelle est l’importance d’initialiser les poids dans l’entraînement des réseaux de neurones, comme décrit dans le texte ?
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18.10. Régularisation : L1, L2 et Dropout
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes concernant la régularisation dans les réseaux de neurones est correcte ?
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18.11. Normalisation par lots
+ Exercice: Parmi les affirmations suivantes concernant la normalisation des lots, laquelle est correcte d'après le texte fourni ?
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18.12. Formation des réseaux neuronaux profonds
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes concernant la rétropropagation dans les réseaux de neurones profonds est correcte ?
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18.13. Surajustement et sous-ajustement
+ Exercice: Laquelle des techniques suivantes n'est PAS recommandée pour lutter contre le surapprentissage dans les réseaux de neurones ?
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18.14. Validation croisée
+ Exercice: Parmi les affirmations suivantes concernant la formation des réseaux de neurones, laquelle est correcte d'après le texte fourni ?
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18.15. Techniques d'augmentation des données
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes est vraie concernant le processus de rétropropagation dans les réseaux de neurones ?
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18.16. Apprentissage par transfert
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes décrit le mieux le processus de rétropropagation dans les réseaux de neurones ?
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18.17. Réseaux de neurones récurrents (RNN) et rétropropagation dans le temps
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes décrit le mieux le processus de rétropropagation dans le temps (BPTT) utilisé dans la formation des réseaux neuronaux récurrents (RNN) ?
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18.18. Mémoire à long terme (LSTM) et unité récurrente fermée (GRU)
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes concernant la mémoire à long terme (LSTM) et l'unité récurrente fermée (GRU) est vraie, d'après le texte fourni ?
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18.19. Frameworks d'apprentissage profond : TensorFlow, PyTorch et Keras
+ Exercice: Quelle est la fonction principale de l’algorithme de rétropropagation dans la formation des réseaux de neurones ?
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19. Optimiseurs et stratégies de régularisation
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes concernant les optimiseurs dans le Machine Learning (ML) et le Deep Learning (DL) est correcte ?
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20. Construire des réseaux de neurones avec Keras et TensorFlow
+ Exercice: Parmi les affirmations suivantes concernant la création de réseaux de neurones avec Keras et TensorFlow, laquelle est correcte ?
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20.1. Introduction à TensorFlow et Keras
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes est vraie d’après le texte fourni ?
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20.2. Installation et configuration de l'environnement
+ Exercice: Quelle est la bonne étape pour activer un environnement virtuel Python sur le système d’exploitation Windows ?
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20.3. Principes fondamentaux des réseaux de neurones artificiels
+ Exercice: Parmi les affirmations suivantes concernant la création de réseaux de neurones artificiels avec Keras et TensorFlow, laquelle est vraie, d'après le texte fourni ?
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20.4. Création de modèles séquentiels dans Keras
+ Exercice: Quelle est la fonction d'activation utilisée dans la dernière couche dense du modèle séquentiel construit avec Keras, selon le texte ?
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20.5. Couches denses, convolutives et récurrentes
+ Exercice: Parmi les affirmations suivantes concernant la création de réseaux de neurones avec Keras et TensorFlow, laquelle est correcte ?
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20.6. Techniques de régularisation et de normalisation
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes concernant les techniques de régularisation et de normalisation dans les réseaux de neurones est vraie, selon le texte ?
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20.7. Fonctions d'activation et initialiseurs de poids
+ Exercice: Parmi les affirmations suivantes concernant la création de réseaux de neurones avec Keras et TensorFlow, laquelle est vraie ?
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20.8. Compilation et formation de modèles d'apprentissage profond
+ Exercice: Parmi les affirmations suivantes concernant la création et la formation de modèles de Deep Learning avec Keras et TensorFlow, laquelle est correcte ?
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20.9. Évaluation et optimisation des performances des modèles
+ Exercice: Laquelle des techniques suivantes n'est PAS mentionnée dans le texte comme stratégie d'optimisation des performances des réseaux de neurones ?
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20.10. Rappels et enregistrement des modèles
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes concernant l’utilisation des rappels et l’enregistrement des modèles dans Keras est correcte ?
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20.11. Peaufinage et transfert d'apprentissage
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes décrit correctement le concept de « réglage fin » dans le Deep Learning, comme expliqué dans le texte ?
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20.12. Réseaux de neurones pour la classification et la régression
+ Exercice: Parmi les affirmations suivantes concernant la création de réseaux de neurones à l'aide de Keras et TensorFlow, laquelle est correcte ?
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20.13. Applications en traitement du langage naturel et vision par ordinateur
+ Exercice: Parmi les affirmations suivantes concernant la création de réseaux neuronaux avec Keras et TensorFlow, laquelle est vraie d'après le texte fourni ?
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20.14. Intégrer TensorFlow à l'écosystème de données Python
+ Exercice: Parmi les affirmations suivantes, laquelle est vraie concernant l'intégration de TensorFlow avec Keras, comme décrit dans le texte ?
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21. Modèles d'apprentissage profond pour la vision par ordinateur
+ Exercice: Laquelle des architectures de réseaux neuronaux convolutifs (CNN) suivantes a été la première à être conçue spécifiquement pour reconnaître les chiffres des chèques bancaires et établir la norme pour les futurs réseaux convolutifs ?
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22. Réseaux de neurones convolutifs (CNN)
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes concernant les réseaux de neurones convolutifs (CNN) est vraie ?
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23. Transfert d’apprentissage et mise au point
+ Exercice: Laquelle des étapes suivantes ne fait PAS partie du processus standard d’apprentissage par transfert ?
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23.1. Définition de l'apprentissage par transfert
+ Exercice: Lequel des énoncés suivants décrit le mieux le concept d’apprentissage par transfert (TL) dans le contexte de l’intelligence artificielle (IA) ?
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23.2. Avantages de l'apprentissage par transfert
+ Exercice: Lequel des avantages suivants est associé à l’utilisation du Transfer Learning dans le machine learning et le deep learning ?
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23.3. Scénarios d'application
+ Exercice: Lequel des énoncés suivants décrit le mieux le processus de réglage fin dans le contexte de l’apprentissage par transfert ?
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23.4. Réseaux de neurones pré-entraînés
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes décrit le mieux le concept de Transfer Learning dans le Deep Learning ?
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23.5. Extraction de fonctionnalités
+ Exercice: Quel est l'intérêt d'utiliser un modèle pré-entraîné comme extracteur de fonctionnalités dans le contexte de l'apprentissage par transfert ?
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23.6. Mise au point des couches
+ Exercice: Laquelle des étapes suivantes n'est PAS correcte selon le processus de réglage fin décrit dans le texte ?
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23.7. Congélation des couches
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes concernant le gel des couches dans le contexte de l'apprentissage par transfert et du réglage fin du Deep Learning est vraie ?
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23.8. Adaptation des modèles à de nouveaux domaines
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes décrit le mieux le processus de réglage fin dans le Machine Learning et le Deep Learning ?
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23.9. Ensembles de données et augmentation des données
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes décrit le mieux le processus de réglage fin dans les modèles d’apprentissage profond ?
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23.10. Optimiseurs et taux d'apprentissage
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes concernant les optimiseurs et les taux d’apprentissage dans Transfer Learning est correcte ?
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23.11. Régularisation et évitement du surapprentissage
+ Exercice: Parmi les affirmations suivantes concernant l’apprentissage par transfert et le réglage fin, laquelle est correcte ?
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23.12. Frameworks d'apprentissage profond : TensorFlow, Keras et PyTorch
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes est vraie concernant les techniques d’apprentissage par transfert et de réglage fin dans le contexte du Deep Learning ?
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23.13. Évaluation du modèle et validation croisée
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes décrit correctement le processus de réglage fin dans les modèles d'apprentissage profond ?
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23.14. Apprentissage par transfert en vision par ordinateur
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes concernant l’apprentissage par transfert en vision par ordinateur est vraie ?
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23.15. Apprentissage par transfert dans le traitement du langage naturel
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes concernant l’apprentissage par transfert dans le traitement du langage naturel (PNL) est correcte ?
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23.16. Défis et limites de l'apprentissage par transfert
+ Exercice: Lequel des éléments suivants constitue un défi courant lors de l’utilisation de l’apprentissage par transfert ?
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24. Traitement du langage naturel (NLP) avec apprentissage profond
+ Exercice: Quelle architecture de réseau neuronal introduite en 2017 a contribué à des avancées significatives dans diverses tâches de traitement du langage naturel (NLP), telles que la compréhension de texte et la génération de langage ?
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25. Réseaux de neurones récurrents (RNN) et LSTM
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes concernant les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et la mémoire à long terme (LSTM) est correcte ?
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26. Introduction à l'apprentissage par renforcement
+ Exercice: Lequel des composants suivants n’est PAS essentiel dans le cadre d’apprentissage par renforcement (RL) ?
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27. Modèles séquence à séquence et mécanismes d'attention
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes concernant les modèles séquence à séquence (Seq2Seq) et les mécanismes d’attention est vraie ?
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28. Développement de projets d'apprentissage automatique de bout en bout
+ Exercice: Laquelle des étapes suivantes est considérée comme cruciale pour mieux comprendre les caractéristiques des données dans un projet de Machine Learning (ML) et de Deep Learning (DL) ?
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29. Stratégies pour gérer les données déséquilibrées
+ Exercice: Laquelle des techniques suivantes est recommandée pour traiter des ensembles de données déséquilibrés dans les problèmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond ?
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30. Interprétabilité des modèles d'apprentissage automatique
+ Exercice: Laquelle des affirmations suivantes concernant l’interprétabilité des modèles d’apprentissage automatique (ML) est vraie d’après le texte fourni ?
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31. Éthique et préjugés dans l'apprentissage automatique
+ Exercice: Selon le texte, laquelle des propositions suivantes n'est PAS une approche recommandée pour atténuer les biais dans l'apprentissage automatique ?
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32. Déploiement de modèles d'apprentissage automatique en production
+ Exercice: Parmi les éléments suivants, lequel constitue une étape importante dans le processus de déploiement de modèles de Machine Learning en production ?
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33. Suivi et maintenance des modèles en production
+ Exercice: Parmi les propositions suivantes, laquelle ne constitue PAS une bonne pratique pour surveiller et maintenir les modèles de Machine Learning (ML) et de Deep Learning (DL) en production ?
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34. Introduction aux techniques d'apprentissage par renforcement profond
+ Exercice: Lequel des composants suivants n'est PAS l'un des principaux éléments d'un système d'apprentissage par renforcement profond (DRL), tel que décrit dans le texte ?
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35. Études de cas et applications de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond
+ Exercice: Laquelle des applications suivantes du Machine Learning (ML) et du Deep Learning (DL) est mise en avant dans le secteur de la santé, selon le texte ?
À propos de l'ebook gratuit
Apprentissage automatique et apprentissage profond avec Python
Découvrez un ebook gratuit consacré aux méthodes et outils essentiels de l’intelligence artificielle avec Python. Il accompagne la prise en main des données, depuis leur préparation et leur visualisation jusqu’à la création, l’évaluation et l’amélioration de modèles prédictifs.
Une approche pratique de la science des données
À travers Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow et Keras, ce guide donne les repères nécessaires pour transformer des jeux de données en analyses exploitables. Les notions statistiques, la validation des modèles et l’interprétation des résultats y occupent une place centrale.
Du machine learning au deep learning
L’ebook gratuit explique les mécanismes de l’apprentissage supervisé, de la régression, de la classification, du clustering et de la réduction de dimensionnalité. Il aborde également les réseaux de neurones, la rétropropagation, les CNN, les RNN, les LSTM et l’apprentissage par transfert.
Concevoir des modèles plus fiables
Vous explorerez les enjeux concrets liés au surapprentissage, aux données déséquilibrées, au réglage des hyperparamètres, à la régularisation et à l’évaluation. Le parcours se prolonge vers le développement de projets de bout en bout, le déploiement, le suivi des modèles et les questions d’éthique en intelligence artificielle.
Ce support constitue une ressource structurée pour mieux comprendre les étapes qui relient les données, les algorithmes et les applications d’apprentissage automatique modernes.
Quels outils Python sont utilisés pour analyser et visualiser les données ?
L’ebook utilise notamment Pandas, Matplotlib et Seaborn pour préparer, explorer et représenter les données.
Quelle différence entre apprentissage supervisé et clustering ?
Le supervisé apprend à partir de données étiquetées, tandis que le clustering regroupe des données sans étiquettes.
L’ebook explique-t-il la rétropropagation dans les réseaux de neurones ?
Oui, il présente le calcul des gradients, la mise à jour des poids et les techniques de régularisation.
Ce livre numérique comprend :
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