Réseaux neuronaux : régression et classification

Cette séance de cours couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux, en se concentrant sur les tâches de régression et de classification. Les sujets abordés comprennent la structure des perceptrons multicouches, l'entraînement avec descente de gradient, la régression avec les MLP, la classification avec les MLP, les techniques de régularisation et la flexibilité des réseaux neuronaux. Des exemples pratiques tels que la résolution du problème XOR et l'ajustement des données météorologiques sont discutés, ainsi que l'application des réseaux de neurones dans la prédiction des densités complexes. La séance de cours explore également l'utilisation des MLP pour les tâches de régression et de classification, en soulignant l'importance de la régularisation et de l'arrêt précoce de la formation des réseaux neuronaux.