Machine Learning Tutorial

Les réseaux neuronaux à propagation directe (FFNN) constituent la base de l'apprentissage profond, utilisé dans la reconnaissance d'images, les transformateurs et les systèmes de recommandation. Ce tutoriel complet sur les réseaux neuronaux feedforward (FFNN) explique leur architecture, leurs différences par rapport aux réseaux neuronaux multi-couches (MLP), les activations, la rétropropagation, des exemples concrets et leur implémentation dans PyTorch.

Découvrez la divergence KL, l'un des outils les plus courants et les plus essentiels utilisés dans l'apprentissage automatique.

Découvrez ce qu'est l'estimation du maximum de vraisemblance (MLE), comprenez ses fondements mathématiques, observez des exemples pratiques et apprenez à mettre en œuvre la MLE dans Python.

Apprenez à distinguer la sensibilité et la spécificité, ainsi que les cas d'utilisation appropriés pour chacune. Comprend des exemples pratiques.

Découvrez ce qu'est le sous-ajustement, comment diagnostiquer un modèle sous-ajusté, et découvrez des stratégies actionnables sur la façon de corriger le sous-ajustement, en veillant à ce que vos modèles capturent avec précision les modèles de données et fournissent des prédictions fiables.

Apprenez l'ingénierie des fonctionnalités grâce à ce guide pratique. Explorez des techniques telles que l'encodage, la mise à l'échelle et la gestion des valeurs manquantes en Python.

Découvrez le fonctionnement de la propagation vers l'avant dans les réseaux de neurones, des fondements mathématiques à la mise en œuvre pratique en Python. Maîtrisez ce concept essentiel de l'apprentissage profond avec des exemples de code et des visualisations.

Découvrez comment la fonction d'activation softmax transforme les logits en probabilités pour la classification multi-classes. Comparez softmax vs sigmoïde et mettez en œuvre en Python avec TensorFlow et PyTorch.

Découvrez la régression linéaire, son objectif et comment la mettre en œuvre à l'aide de la bibliothèque scikit-learn. Inclut des exemples pratiques.

Du binaire à la nuance : découvrez comment la logique floue alimente les systèmes d'IA intelligents et imite le comportement humain en matière de prise de décision.

Un guide pour comprendre et mettre en œuvre l'algorithme de recherche A* en Python. Découvrez comment créer des solutions efficaces pour des problèmes de recherche complexes à l'aide d'exemples de code pratiques. Apprenez les stratégies d'optimisation utilisées dans les environnements de production.

L'équation de Bellman est un concept clé de l'apprentissage par renforcement qui aide les agents à prendre des décisions dans des situations complexes en évaluant les états et récompenses futurs possibles. Cet article examine ses principes mathématiques, ses utilisations dans le monde réel et son importance dans la création de politiques optimales dans le cadre des processus de décision de Markov.