Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
Description du cours
Le deep learning est là pour durer ! C’est la technique incontournable pour résoudre des problèmes complexes liés aux données non structurées et un formidable moteur d’innovation. Keras est l’un des frameworks qui simplifient le développement de modèles de deep learning, et il est suffisamment polyvalent pour créer rapidement des modèles prêts pour la production. Dans ce cours, vous apprendrez la régression et sauverez la planète en prédisant les trajectoires d’astéroïdes, vous appliquerez la classification binaire pour distinguer de vrais billets de dollars de faux, vous utiliserez la classification multiclasse pour déterminer qui a lancé quelle fléchette sur une cible, vous verrez comment utiliser des réseaux de neurones pour reconstruire des images bruitées, et bien plus encore. Vous apprendrez aussi à mieux contrôler vos modèles pendant l’entraînement et à les optimiser pour améliorer leurs performances.
Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Découvrir Keras
Dans ce premier chapitre, vous serez initié aux réseaux de neurones : vous comprendrez quels types de problèmes ils peuvent résoudre et quand les utiliser. Vous construirez également plusieurs réseaux et sauverez la planète en entraînant un modèle de régression qui approxime l’orbite d’une météorite qui se rapproche de nous !
- Qu’est-ce que Keras ?50 XP
- Décrire Keras50 XP
- Utiliseriez-vous le deep learning ?50 XP
- Votre premier réseau de neurones50 XP
- Bonjour les réseaux !100 XP
- Compter les paramètres100 XP
- Reproduisez le modèle !100 XP
- Survivre à l’impact d’une météorite50 XP
- Spécifier un modèle100 XP
- Entraînement100 XP
- Prédire l’orbite !100 XP
2
Aller plus loin
À la fin de ce chapitre, vous saurez résoudre des problèmes binaires, multiclasse et multi-étiquettes avec des réseaux de neurones. Pour cela, vous vous attaquerez à des défis comme la détection de faux billets de dollars, l’identification de la personne qui a lancé une fléchette sur une cible, et la création d’un système intelligent pour arroser votre ferme. Vous saurez aussi tracer les métriques d’entraînement d’un modèle, arrêter l’entraînement et enregistrer vos modèles lorsqu’ils n’améliorent plus.
3
Améliorer les performances de votre modèle
Dans les chapitres précédents, vous avez entraîné de nombreux modèles ! Vous allez maintenant apprendre à interpréter les courbes d’apprentissage pour comprendre vos modèles pendant l’entraînement. Vous visualiserez également les effets des fonctions d’activation, des tailles de lot et de la normalisation par lot. Enfin, vous verrez comment effectuer une optimisation automatique des hyperparamètres de vos modèles Keras avec sklearn.
4
Architectures de modèles avancées
Il est temps de découvrir des architectures plus avancées ! Vous créerez un autoencodeur pour reconstruire des images bruitées, visualiserez les activations d’un réseau de neurones convolutionnel, utiliserez des modèles profonds préentraînés pour classifier des images et en apprendrez davantage sur les réseaux récurrents et le traitement de texte en construisant un réseau qui prédit le mot suivant dans une phrase.
Introduction au Deep Learning avec Keras
Cours
terminé
