Réseaux neuronaux récurrents : Détection de la langue

Cette séance de cours couvre l'application des réseaux neuronaux récurrents (RNN) pour la détection du langage, où l'activité cachée finale dépend de l'ensemble de la phrase pour prédire le langage. L'instructeur montre comment préprocéder les phrases pour la détection de la langue à l'aide d'un encodage à chaud et d'une formation conjointe avec descente par gradient. La séance de cours traite également de l'adaptation des données du MNIST aux réseaux neuronaux convolutionnels et de l'utilisation de méthodes basées sur les arbres comme les arbres de décision et les ensembles. En outre, il explore le concept de l'apprentissage supervisé à travers le Big Picture, soulignant l'importance de modèles bien ajustés pour une performance optimale.