LES GRADIENTS D'UN NEURONE - DEEP LEARNING (03)
En Deep Learning, l'algorithme de la descente de gradient nécessite de connaitre l'expression des gradients de la fonction Cout (Log-Loss ou autre). C'est ce que nous calculons dans cette vidéo, pour ensuite pouvoir coder notre premier neurone artificiel.
00:00 : Objectif et formules de Bases
03:40 : Règle des chaines
06:10 : Dérivée dL / da
10:25 : Dérivée da / dz (partie 1)
16:57 : Dérivée da / dz (partie 2 - simplification)
22:10 : Dérivée dz / dw
23:30 : Assemblage final
29:00 : Les autres dérivées...
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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.
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