Réseaux neuronaux : formation et optimisation

Cette séance de cours explore les subtilités des réseaux neuronaux, en se concentrant sur la formation et l'optimisation. L'instructeur couvre des sujets tels que les passes avant et arrière, la descente de gradient stochastique et la descente de gradient stochastique mini-lot. La séance de cours aborde également les défis de la formation des réseaux neuronaux, l'importance des fonctions d'activation et l'utilisation du code Python pour la mise en œuvre des réseaux neuronaux. En outre, l'instructeur donne un aperçu des préoccupations environnementales liées à la consommation d'énergie des réseaux neuronaux de formation. La séance de cours se termine par un bref examen de l'analyse en composantes principales (APC) et du regroupement de K-moyens, mettant en évidence leurs applications dans la réduction de la dimensionnalité et l'apprentissage non supervisé.