LE PERCEPTRON - DEEP LEARNING (02) 

Le Perception est l'unité de base des réseaux de neurones artificiels. Pour apprendre le Deep Learning, il faut commencer par apprendre les équations de bases d'un neurone : la fonction d'activation sigmoïde (ou fonction logistique) la fonction Coût log loss, et la descente de gradient stochastique.
00:00 : Introduction
00:25 : PARTIE 1 : Le Perceptron
03:10 : La fonction Sigmoïde
05:55 : La Loi de Bernoulli
07:41 : PARTIE 2 : La Fonction Coût
08:39 : Maximum de Vraisemblance
13:38 : Démonstration : Le Log Loss
17:34 : PARTIE 3 : La descente de gradient
19:02 : L'algorithme de Descente de gradient
20:59 : Exercice pour la prochaine vidéo
23:17 : Conclusion et Bonus !
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► Qui suis-je ?
Je m’appelle Guillaume Saint-Cirgue et je suis Data Scientist au Royaume Uni. Après avoir suivi un parcours classique maths sup maths spé et avoir intégré une bonne école d’ingénieur, je me suis tourné vers l’intelligence artificielle de ma propre initiative et j’ai commencé à apprendre tout seul le machine learning et le deep learning en suivant des formations payantes, en lisant des articles scientifiques, en suivant les cours du MIT et de Stanford et en passant des week end entier à développer mes propres codes.
Aujourd’hui, je veux vous offrir ce que j’ai appris gratuitement car le monde a urgemment besoin de se former en Intelligence Artificielle.
Que vous souhaitiez changer de vie, de carrière, ou bien développer vos compétences à résoudre des problèmes, ma chaîne vous y aidera.
C’est votre tour de passer à l’action !
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