Implémentation de Modèles d'Apprentissage Profond avec MXNet: De la Régression Linéaire aux Réseaux Convolutifs
La régression linéaire constitue une base fondamentale en apprentissage profond. Voici commment générer un jeu de données synthétique et entraîner un modèle simple.
# Importation des bibliothèques nécessaires
from mxnet import ndarray as np
from mxnet import autograd as grad
# Paramètres du jeu de données
nb_entrees = 2
nb_echantillons = 1000
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Publié le 15 juillet à 15h02
Conception et Entraînement de Perceptrons Simples et Multicouches avec MATLAB
Le Perceptron Simple (Couche Unique)
Un perceptron simple est l'architecture de réseau de neurones la plus basique, ne comportant qu'une seule couche de neurones de sortie. Mathématiquement, les signaux d'entrée subissent une combinaison linéaire (somme pondérée ajoutée à un biais). Le résultat est ensuite traité par une fonction d'activation.
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Publié le 8 juillet à 05h20
Guide Complet des Machines à Vecteurs de Support (SVM) : Du Théorie à la Pratique
Qu'est-ce qu'une Machine à Vecteurs de Support (SVM) ?
Une Machine à Vecteurs de Support (SVM) est un modèle de classification binaire dont l'idée fondamentale est de trouver un hyperplan optimal dans l'espace des caractéristiques, maximisant ainsi la marge entre les échantillons positifs et négatifs. Contrairement au modèle du percetpron, une ...
Publié le 2 juillet à 20h16
Classification d'objets et inversion de paramètres par télédétection avec apprentissage automatique - Implémentation avec la forêt aléatoire
Vue d'ensemble
Ce guide s'adresse aux utilisateurs souhaitant exploiter Python en local pour la classification d'objets sur des images de télédétection via l'apprentissage automatique, ou pour l'inversion de paramètres (régression). Il couvre la configuration de l'environnement de développement Python, l'installation des bibliothèques tierces, ...
Publié le 20 juin à 05h36
Algorithme des K plus proches voisins : Classification et Régression
La méthode des K plus proches voisins (KNN) est une technique d'apprentissage supervisé utilisée tant pour la classification que pour la régression. Son principe fondamental repose sur l'idée qu'un point de données inconnu peut être classé ou prédit en fonction de la majorité des classes ou de la moyenne des valeurs de ses K voisins les plus pr ...
Publié le 20 juin à 05h07