L'Atelier Monstre

Tenseurs et Calcul de Gradients Les tenseurs constituent la structure de données fondamentale dans TensorFlow. Ils représentent des tableaux multidimensionnels immuables (ou muables via tf.Variable) sur lesquels s'appliquent des opérations vectorisées. La maîtrise de la différentiation automatique via tf.GradientTape est essentielle pour concev ...

La convolution est une opération fondamentale dans les réseaux de neurones convolutifs (CNN). Elle consiste à appliquer un filtre (ou noyau) sur une entrée pour produire une carte de caractéristiques. Les principales différences entre la convolution 1D et 2D résident dans la dimensionnalité de l'entrée et la manière dont le filtre glisse. Convo ...

1. Configuartion et chargement des données Importons d'abord les bibliothèques nécessaires. Données import numpy as np import pandas as pd Apprentissage automatique import keras Visualisation import plotly.express as px from plotly.subplots import make_subplots import plotly.graph_objects as go import seaborn as sns Modèle (import personnalisé ...

Approche Pragmatique du Machine Learning De nombreux tutoriels sur l'apprentissage automatique (Machine Learning) débutent par une immersion profonde dans les fondements mathématiques, les algorithmes complexes, la modélisation mathématique, avant d'aborder le Deep Learning et l'ingénierie logicielle pour la mise en production. Chaque étape de ...