Principes de base de l'apprentissage automatique et algorithme de rétropropagation

Vous êtes-vous déjà demandé ce que peut faire un système d'apprentissage automatique ? Les chatbots, le texte prédictif, les applications de traduction linguistique, les recommandations de Netflix et les flux de réseaux sociaux sont tous des produits d'apprentissage automatique. Le cours illustrera les composants des réseaux de neurones artificiels avec les étapes à suivre pour exécuter l'algorithme d'apprentissage du perceptron et vous familiarisera avec les éléments d'un perceptron, tels que le biais, les poids et les fonctions d'activation. Nous expliquons comment les perceptrons résolvent des problèmes linéairement séparables

Le cours explique ensuite la fonction d'activation sigmoïdale et la rétropropagation dans les réseaux neuronaux multicouches. Nous définissons les conditions de terminaison des réseaux multicouches et vous montrons comment calculer les poids des nœuds cachés. Nous expliquons comment fonctionne la rétropropagation et comment mettre à jour les poids lors de la rétropropagation. Nous identifions les techniques de construction des différents types de réseaux neuronaux et les méthodes d'apprentissage non supervisé. Nous abordons le clustering avec des approches telles que le clustering partitionnel avant d'expliquer la similitude

Enfin, le cours analysera l'algorithme de clustering K-means pour résoudre les problèmes de clustering. Nous montrons des exemples d'apprentissage basé sur les instances et décrivons l'apprentissage K-Nearest Neighbor, l'apprentissage par raisonnement analogique, le renforcement et l'apprentissage évolutif. Nous décrivons les applications et les défis de l'apprentissage automatique. Saviez-vous que la technologie automobile autonome dépend de l'apprentissage automatique ? Ce fascinant cours en ligne gratuit améliorera votre compréhension des sujets et relancera votre carrière. Pourquoi attendre ? Commencez à apprendre dès aujourd'hui !