Conclusions finales

Introduction au Deep Learning en Python

Dan Becker

Data Scientist and contributor to Keras and TensorFlow libraries

Étapes suivantes

  • Commencer par des problèmes de prédiction standard sur des tables de chiffres

  • Les images (avec les réseaux neuronaux convolutifs) constituent généralement les étapes suivantes

  • keras.io pour sa documentation de qualité

  • Le processeur graphique (GPU) accélère considérablement les temps d'entraînement des modèles

  • Il est nécessaire de disposer d'un GPU compatible CUDA

  • Pour vous former à l'utilisation des GPU dans le cloud, veuillez consulter :

Introduction au Deep Learning en Python

Passons à la pratique !

Introduction au Deep Learning en Python

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