Vidéo de clôture

Introduction au deep learning avec PyTorch

Jasmin Ludolf

Senior Data Science Content Developer, DataCamp

Récapitulatif

  • Chapitre 1

    • Découverte du deep learning
    • Création de petits réseaux neuronaux
    • Découverte des couches linéaires

  • Chapitre 2

    • Utilisation des fonctions de perte et d’activation
    • Calcul des dérivées
    • Utilisation de la rétropropagation

  • Chapitre 3

    • Entraînement d’un réseau neuronal
    • Réglage du taux d’apprentissage et du momentum
    • Compréhension de leur impact

  • Chapitre 4

    • Stratégies pour améliorer votre modèle
    • Réduction du surajustement
    • Évaluation de la performance du modèle
Introduction au deep learning avec PyTorch

Étapes suivantes

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Passons à la pratique !

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