Apprendre avec les réseaux neuronaux profonds

Cette séance de cours explore les raisons du succès de l'apprentissage en profondeur, en explorant comment les grands réseaux simplifient le problème d'optimisation, atténuent les problèmes de gradient et bénéficient de vastes ensembles de données étiquetés. Il traite également du phénomène intrigant des réseaux profonds à la fois suréquipement et généralisation, remettant en question la théorie de l'apprentissage statistique classique. La séance de cours se termine en soulignant les performances empiriques de l’apprentissage profond dans divers domaines et les défis actuels de l’apprentissage semi-supervisé.