FIDLE / Méthodologie des modèles et de l'apprentissage
Vložit
- čas přidán 17. 01. 2024
- Et si on mettait un peu de méthodologie ?
La mise en œuvre des modèles d'apprentissage profond nécessite de passer par diverses étapes, allant de la préparation des données à la conception du modèle, en passant par le choix des fonctions de perte et des algorithmes d'optimisation, l'entraînement via la rétropropagation, la régularisation, ou encore l'ajustement minutieux des hyperparamètres.
Dans cette séquence captivante, nous allons nous plonger dans le détail de ces quelques points clés, qui conditionneront la qualité de tous nos apprentissages ! Durée : 2h00
Pour rappel, FIDLE est une Formation d'Introduction au Deep Learning, libre et gratuite.
Pour en savoir plus : fidle.cnrs.fr - Věda a technologie
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Très bonne séquence, même si finalement assez dense. On aurait envie de creuser beaucoup de sujet. C'est la preuve que c'est une très bonne vue globale des sujets autour de la méthodologie de l'apprentissage. Je regette les pb de son qui ne facilite pas les choses, mais l'intérêt est bien là.
Merci beaucoup pour ce retour :-)
La plupart de nos séquences pourraient effectivement être déclinées en "version longue"... celle-ci en particulier ;-)
Désolé pour les petits problèmes de son !
Merci ! Très intéressant !
Merci à vous !!
C’est une musique de stock au début ou bien c’est d’un compositeur célèbre ? Super choix en tous cas. Yann Le Cun est un grand amateur de jazz il me semble !
Notre playlist est issue de Jamendo. Les morceaux sont librement utilisables et les artistes de qualité !
mauvais son - mais bonnes explications
Désolé et merci, nous allons (et avons) améliorer le son et poursuivre la qualité des explications ;-)
Faites un effort d'utiliser le FRANCAIS dans votre vocabulaire concernant l'apprentissage automatique !!!.
Nous essayons, mais tout franciser n'est pas toujours simple car les termes originaux sont généralement tous en anglais... ;-)
@@CNRS-FIDLE Oui mais dire un *learning rate* au lieu de *taux d'apprentissage*
En tout cas les notions importantes devraient être en français : apprentissage, intelligence artificielle, réseau de neurone, descente de gradient ...
Les canadiens arrivent à le faire !