Deep Learning and Neural Networks

• Le deep learning est une technique d'intelligence artificielle qui permet aux machines de faire des prédictions à partir de données en apprenant par l'exemple.
• Pour entraîner une machine, on utilise un training set qui associe des entrées à des sorties connues, permettant à la machine d'apprendre à faire des prédictions correctes.
• Le deep learning repose sur des réseaux de neurones artificiels, inspirés du fonctionnement du cerveau humain, où les neurones sont connectés les uns aux autres pour traiter les informations.
• La feed forward pass consiste à transmettre les valeurs d'entrée à travers les neurones du réseau en passant par des poids de connexion et des fonctions d'activation.
• L'erreur d'un réseau de neurones est mesurée par une fonction d'erreur qui compare la prédiction du réseau à la valeur attendue du training set.
• La backpropagation est l'étape où les poids du réseau sont ajustés pour minimiser l'erreur, en modifiant les poids proportionnellement à leur impact sur l'erreur.
• En résumé, le deep learning repose sur l'apprentissage par l'exemple, l'utilisation de réseaux de neurones artificiels et l'ajustement des poids pour minimiser l'erreur et permettre à la machine de faire des prédictions précises.

Explore the basics of deep learning, a branch of artificial intelligence that involves training machines to make predictions by learning from example data through artificial neural networks. Understand concepts like training sets, feed forward pass, backpropagation, and error measurement functions.