Réseaux de neurones : caractéristiques d’apprentissage et prédiction linéaire

Cette séance de cours présente les réseaux neuronaux comme un moyen d’apprendre des caractéristiques directement à partir d’observations et de faire des prédictions linéaires en plus de ces caractéristiques apprises. L'instructeur explique comment les réseaux de neurones peuvent corriger les limites des méthodes du noyau en permettant l'apprentissage de diverses fonctionnalités. La séance de cours couvre le pouvoir de représentation des réseaux neuronaux, leur application dans l'apprentissage profond et l'importance d'avoir une grande quantité de données pour une performance efficace. L'instructeur discute également de la structure des réseaux neuronaux, du rôle des fonctions d'activation comme sigmoïde et ReLU, et de l'approximation des fonctions en utilisant des fonctions linéaires par morceaux et des activations ReLU.