PROGRAMMER UN RÉSEAU DE NEURONES à 2 COUCHES - DEEP LEARNING 9

Pour développer un réseau de neurones a 2 couches, il faut commencer par initialiser les paramètres du modèle, puis utiliser la fonction de Forward propagation, la back-propagation, et mettre a jour les paramètres du modèle. En répétant ces étapes en boucle avec l'algorithme de la descente de gradients, on peut engrainer notre réseau de neurones a apprendre des taches complexes.

00:00 : Structure du code
01:23 : Fonction d'initialisation
02:59 : Forward Propagation
05:22 : Back-Propagation
09:38 : Fonction Update
10:28 : Fonction predict
11:03 : Fonction Finale
15:09 : Expérience sur Dataset
18:30 : Benchmark sur le nombre de neurones
19:22 : Démonstration sur des photos de Chats
21:00 : Exercice de Généralisation

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► Qui suis-je ?
Je suis Guillaume Saint-Cirgue, Senior Data Scientist avec plus de 8 ans d’expérience dans les secteurs de la tech, l’aviation, la robotique, l’énergie, et les usines connectées.
En 2019, j’ai créé Machine Learnia dans le but de partager mes connaissances dans le domaine de l’intelligence artificielle. Mon objectif est d’expliquer en détail le fonctionnement du Machine Learning et de ses algorithmes, tout en rendant ces concepts accessibles à tous.
Je suis convaincu qu'il ne suffit pas de survoler l'aspect mathématique de ce domaine; il est essentiel de s'y plonger en profondeur pour se démarquer. Cette approche a déjà convaincu plus de 150 000 personnes, et ceux que je forme aujourd'hui comptent parmi les meilleurs du secteur.

[alexandrer]

Une formation d'une rare qualité et en français de surcroit, si c'est pas une chance ça ... Les formations proposées sur cette chaîne sont même plus complètes que certains enseignements à l'université, où les cours sont plus où moins vu rapidement car il y a également les autres matières qui occupent un volume horaire conséquent. On ne voit pas tous ces petits détails abordés dans les différentes vidéos, y compris les rappels en math. Associé à une présentation, une éloquence, une efficacité et une pédagogie hors du commun, c'est un véritable plaisir d'apprendre sur cette chaîne. 30min de vidéo valent bien plus qu'un de mes cours magistral, sincèrement. Ces vidéos m'ont même permis de revoir les maths, de comprendre des choses que je n'avais pas comprises autrefois, de comprendre des livres pointu et d'entreprendre des choses bien plus ambitieuses. Cette chaîne devrait même être cité dans les sections pour en savoir plus de chaque cours dans nos universités ! De quoi être un incontournable pour tout étudiant en informatique !
Un immense merci pour tout ce contenu et tout simplement merci d'exister.

PS: Quel est le nom de cette musique qui t'accompagne en fond dans l'intro ? Je la cherche depuis des semaines et je n'arrive pas à mettre la main dessus !

[AK]

Toujours aussi captivantes tes présentations, vraiment top et merci beaucoup !

[victorcharp]

merci pour ce travail incroyable, je suis étudiant en IA et j'ai beaucoup mieux appris avec tes vidéos qu'avec mes cours. Comment je l'explique ? Aucune perte de temps, des animations fluides, des explications pédagogiques et une passion manifeste.

[Nahpo]

Ta passion pour le sujet est captivante, j'aime trop ce que tu fais, tu y mets beaucoup d'effort et ça se recent, merci de nous proposer ces formations incroyablement bien expliquées, les formules de maths sont simple à comprendre avec tes explications et on comprend vraiment ce que l'on fait sur les programmes, on ne recopie pas bêtement sans comprendre se que l'on fait et c'est génial. Grand merci et j'attends la suite avec impatience !

[davidtopol]

Extraordinaire tout ce travail de grande qualité et superbe pédagogie. J'ai regardé les neufs vidéos du deep learning en trois soirs, j'ai démarré mardi. Je souhaite m'exercer sur du texte. Hâte de découvrir les prochaines vidéos !

[oliviert.]

Bonsoir Guillaume. Encore mille mercis et un grand bravo pour cette vidéo instructive.
Je trouve ton astuce d'utiliser un dictionnaire pour renvoyer les résultats en utilisant le nom des variables ('X' = X) très élégante et réellement inspirante. J'attends avec impatience la vidéo suivante !! Encore merci

[pacvivien]

c'est du pure génie tes vidéos !! merci beaucoup!

[mathaem]

Vraiment super intéressante cette série de vidéos ! Merci encore.

[idrissdjiofack]

Vos videos sont toujours aussi interessantes. Merci pour le contenu.

[amineziad]

The best deep learning teacher in the universe

[redouanehydra]

Merci beaucoup pour tout ce travail, impatient de voir la suite

[ameldjouadi]

C'est magnifique ce que vous faites ! J'aurais souhaité me retrouver dans vos vidéos pour faire des applications du deep learning dans mon enseignement ! Je ne vois pas comment !!

[aymericobled]

Enorme ! comme d'habitue.
Merci pour ton travail, hâte de voir la suite

[jeremy]

Hello, merci pour ces vidéos et cette formation, cependant j'ai une petite remarque, timecode 19:52, tu indiques 20000 photos dans le dataset (précédément 1000) et 19:39 la fonction se nomme load_data_large(), je ne sais pas si j'ai loupé quelque chose, mais ces 2 choses manquent (le dataset + la fonction), possible de mettre à jour le github avec ? Et il y a aussi le timecode 20:21, la fonction ne correspond pas à ce qui est présenté avant (manque la partie test) et le nom n'est pas le même neural_network2. Merci!

[stephv]

Merci, comme d'habitude c'est clair et précis ! vivement la suite ;-)

[l_informatiquepourlavie]

A partir du 19:22, les modifications que vous avez faites ne sont pas claire

[aminedataengineer]

Merci pour la vidéo c’est très intéressante

[arthur]

Merciiii je l'ai tellement attendu cette vidéo

[Mr.Splatchy]

Bonjour, Jai un probleme dans le log_loss:
Dans le code l'erreur dit que le type dict et float ne peuvent pas etre claculé
etque je veut mettre en float il dit que c'est un int
Que faire?
Merci D'avance

[Tounesna]

Merci...superbe vide'o comme d'hab.