La VECTORISATION des équations - DEEP LEARNING (04)

Pour développer des réseaux de neurones avec Python, il est important de vectoriser nos équations pour le modèle, la fonction d'activation, la fonction coût, et la descente de gradient. Cela permet de traiter toutes nos données X, y d'un seul coup sans avoir a passer par des boucles FOR.
Pour réussir a faire cela, il est conseillé de maîtriser les bases du calcul matriciel, particulièrement les opérations d'addition, de transposée, et de multiplication. Je vous montre tout dans cette vidéo.

00:00 : Introduction
00:40 : Définition Vectorisation
02:53 : Rappel sur le calcul matriciel
07:09 : Vectorisation de (X, y)
08:03 : Vectorisation de Z
10:00 : Vectorisation de A
10:48 : Vectorisation de la Fonction Coût
12:20 : Vectorisation de la Descente de Gradient
14:10 : Vectorisation des Gradients
17:06 : Application à N-Variables

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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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