Tout sur le cours d'apprentissage en profondeur par Datacamp

Un cours d'apprentissage en profondeur est un programme d'études qui enseigne les principes fondamentaux et les applications de l'apprentissage en profondeur, un sous-domaine de l'apprentissage automatique axé sur les réseaux de neurones artificiels à plusieurs couches. Le cours couvre généralement des sujets tels que les réseaux de neurones, les fonctions d'activation, les fonctions de perte, les algorithmes d'optimisation, les réseaux de neurones convolutifs (CNN), les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les réseaux antagonistes génératifs (GAN).

Voici quelques-uns des meilleurs cours d'apprentissage en profondeur:    

1. Cours d'introduction au Deep Learning en Python

Cours d'apprentissage profond en Python | Néonpolice

L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui se concentre sur création d'algorithmes inspiré par la structure et la fonction du cerveau, également connu sous le nom de réseaux de neurones artificiels. En Python, l'apprentissage en profondeur peut être effectué à l'aide de bibliothèques populaires telles que TensorFlow, Keras, PyTorch, etc.

Pour démarrer avec l'apprentissage en profondeur en Python, on peut suivre ces étapes générales :

• Rassemblez et prétraitez les données : collectez les données sur lesquelles vous souhaitez former votre modèle et prétraitez-les pour les adapter au modèle.
• Choisis un architecture modèle: sélectionnez le type de réseau neuronal que vous souhaitez utiliser pour votre tâche. Les architectures courantes incluent les réseaux à anticipation, les réseaux de neurones convolutifs (CNN), les réseaux de neurones récurrents (RNN), etc.
• Entraînez le modèle : entraînez le modèle sur vos données prétraitées à l'aide d'un algorithme d'optimisation afin de minimiser une fonction de perte.
• Évaluer le modèle : mesurez les performances du modèle sur un ensemble de validation et effectuez les ajustements nécessaires.
• Faire des prédictions : utilisez le modèle formé pour faire des prédictions sur de nouvelles données.

Il ne s'agit que d'un aperçu de haut niveau du cours d'apprentissage approfondi en Python, et de nombreux autres détails doivent être pris en compte en cours de route.

2. Introduction à TensorFlow en Python

TensorFlow est une bibliothèque de programmes logiciels ouverte pour le flux de données et programmation différentiable à travers diverses responsabilités. C'est une bibliothèque mathématique symbolique et est également utilisée pour des applications d'étude de système avec des réseaux de neurones. Il a été développé par l'équipe Google Brain et publié sous la licence open source Apache 2.0.

En Python, TensorFlow peut être utilisé pour définir, optimiser et évaluer des graphes de calcul, qui peuvent représenter un large éventail d'algorithmes d'apprentissage automatique, y compris des réseaux de neurones profonds. La bibliothèque TensorFlow fournit outils de formation et d'évaluation des modèles, ainsi que des outils pour créer et exécuter des graphes de calcul.

Pour démarrer avec TensorFlow en Python, vous devez installer la bibliothèque TensorFlow. Après l'installation, vous pouvez importer TensorFlow dans votre script Python à l'aide du code suivant :

code Python

• importer tensorflow en tant que tf

3 . Introduction à l'apprentissage en profondeur avec Keras

Le cours d'apprentissage en profondeur de Keras est une bibliothèque de logiciels open source qui fournit une interface Python pour les réseaux de neurones artificiels. Il s'agit d'une bibliothèque de haut niveau, ce qui signifie qu'elle s'exécute au-dessus d'autres bibliothèques de niveau inférieur, telles que TensorFlow. Keras a été développé en mettant l'accent sur permettant une expérimentation rapide et permettant un prototypage facile et rapide (grâce à la convivialité, la modularité et l'extensibilité).

L'apprentissage en profondeur fait référence à des réseaux de neurones artificiels à plusieurs couches (d'où "profond"). Ces modèles sont capables d'apprendre des représentations complexes de données, telles que des images, de l'audio et du texte. Ils ont obtenu des résultats de pointe dans de nombreuses applications, notamment la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et les jeux.

Pour démarrer avec l'apprentissage en profondeur à l'aide de Keras, vous devrez installer la bibliothèque Keras. Après l'installation, vous pouvez importer Keras dans votre script Python en utilisant le code suivant :

code Python

• importer des keras

Une fois Keras importé, vous pouvez définir un modèle d'apprentissage en profondeur à l'aide de la classe Sequential, qui est une empilement linéaire de calques. Vous pouvez ajouter différentes couches au modèle, y compris des couches denses, convolutionnelles, récurrentes et de regroupement, pour créer un réseau avec l'architecture souhaitée. Vous pouvez ensuite compiler le modèle en spécifiant l'optimiseur, la fonction de perte et les métriques d'évaluation. Enfin, vous pouvez ajuster le modèle aux données d'apprentissage et l'évaluer sur des données de test.

Keras fournit une API de haut niveau et conviviale pour créer et former des cours d'apprentissage en profondeur.

4. Apprentissage en profondeur avancé avec Keras

Keras est un bibliothèque populaire d'apprentissage en profondeur pour créer et former des modèles de réseaux de neurones avancés en Python. L'apprentissage en profondeur avancé avec Keras comprend l'utilisation d'architectures de réseau plus complexes, telles que les réseaux de neurones récurrents (RNN), les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et les réseaux de mémoire à long court terme (LSTM), ainsi que des techniques telles que l'apprentissage par transfert et affiner les modèles pré-formés.

Keras fournit divers API de haut niveau, telles que l'API séquentielle et fonctionnelle, qui facilitent la définition et l'entraînement de modèles avancés d'apprentissage en profondeur. Il prend également en charge les modèles d'apprentissage en profondeur populaires, tels que VGG, Inception et ResNet.

De plus, Keras possède une grande communauté et fournit un riche ensemble d'outils et d'utilitaires pour la formation, l'évaluation et le déploiement de modèles, ce qui en fait un outil puissant pour les applications avancées d'apprentissage en profondeur. Certains de ces outils incluent des générateurs de données pour gérer de grands ensembles de données, des rappels pour surveiller la progression de la formation et la prise en charge de l'enregistrement et du chargement de modèles.

Un cours avancé d'apprentissage en profondeur avec Keras est une compétence précieuse pour développer et déployer des modèles d'apprentissage en profondeur de pointe dans divers domaines.

Conclusion

En conclusion, un cours de deep learning sur Datacamp est un investissement précieux pour les personnes intéressées à poursuivre une carrière dans le domaine de intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Le cours fournit une compréhension complète des algorithmes d'apprentissage en profondeur et de leurs applications et enseigne des compétences pratiques pour créer et déployer des modèles d'apprentissage en profondeur. Un cours en ligne pour l'apprentissage en profondeur est également disponible.

En suivant un cours d'apprentissage en profondeur, les individus peuvent acquérir une expérience pratique avec des cadres d'apprentissage en profondeur, tels que TensorFlow et Keras, et développer un portefeuille de projets d'apprentissage en profondeur pour mettre en valeur leurs compétences. Cela peut aider les individus à se démarquer sur un marché du travail concurrentiel et à augmenter leurs opportunités de carrière dans le domaine de l'IA et de l'apprentissage automatique. Vous pouvez en savoir plus sur les cours d'apprentissage en profondeur sur Police au néon.

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