Introduction à l'apprentissage profond

Introduction à Deep Learning en Python

Dan Becker

Data Scientist and contributor to Keras and TensorFlow libraries

Imaginez que vous travaillez dans une banque

  • Vous devez prédire combien de transactions chaque client fera l'an prochain
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Exemple vu par la régression linéaire

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Exemple vu par la régression linéaire

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Exemple vu par la régression linéaire

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Interactions

  • Les réseaux de neurones modélisent très bien les interactions
  • L'apprentissage profond utilise des réseaux de neurones très puissants
    • Texte
    • Images
    • Vidéos
    • Audio
    • Code source
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Structure du cours

  • Les deux premiers chapitres portent sur les concepts
    • Déboguer et régler des modèles d'apprentissage profond sur des problèmes de prédiction classiques
    • Poser les bases pour évoluer vers des applications modernes
  • Cela portera fruit aux chapitres trois et quatre
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Créer et régler des modèles d'apprentissage profond avec keras

import numpy as np
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
predictors = np.loadtxt('predictors_data.csv', delimiter=',')
n_cols = predictors.shape[1]
model = Sequential()

model.add(Dense(100, activation='relu', input_shape = (n_cols,)))
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
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Les modèles d'apprentissage profond captent les interactions

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Les modèles d'apprentissage profond captent les interactions

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Les modèles d'apprentissage profond captent les interactions

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Interactions dans un réseau de neurones

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Interactions dans un réseau de neurones

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Interactions dans un réseau de neurones

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Interactions dans un réseau de neurones

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Interactions dans un réseau de neurones

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Passons à la pratique !

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