Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization

via Coursera

Aperçu

Embarquez dans un voyage transformateur dans le royaume de l'IA avec le cours "Améliorer les réseaux de neurones profonds : réglage des hyperparamètres, régularisation et optimisation", disponible sur Coursera. Ce cours complet sert de deuxième volet dans la spécialisation en apprentissage profond, conçu pour démystifier les mécanismes internes de l'apprentissage profond et fournir des directives systématiques pour atteindre une performance supérieure.

Tout au long de ce cours, les participants se pencheront sur les aspects cruciaux de la formation des modèles d'apprentissage profond, y compris la création de jeux d'entraînement et de test, ainsi qu'une analyse approfondie du biais/variance pour guider le développement d'applications d'apprentissage profond sophistiquées. Le programme couvre des techniques essentielles des réseaux neuronaux telles que l'initialisation, la régularisation L2 et par abandon, le réglage des hyperparamètres, la normalisation par lots et la vérification du gradient. De plus, les étudiants exploreront une variété d'algorithmes d'optimisation, y compris la descente de gradient en mini-lot, le Momentum, RMSprop et Adam, garantissant une compréhension approfondie de leurs mécanismes de convergence.

Un autre composant clé de ce cours est la mise en œuvre pratique d'un réseau neuronal en utilisant TensorFlow, permettant aux apprenants d'appliquer leurs connaissances dans un environnement pratique. Cette spécialisation ouvre la voie aux participants pour saisir les complexités, les défis et le potentiel de l'apprentissage profond, les équipant des compétences nécessaires pour contribuer à l'avancement de la technologie IA. Que vous cherchiez à améliorer votre expertise en apprentissage automatique, à élever votre carrière technique, ou à faire des progrès significatifs dans le paysage de l'IA, ce cours offre l'opportunité parfaite d'acquérir des connaissances et compétences vitales en apprentissage profond, réseaux neuronaux, TensorFlow et optimisation des hyperparamètres.

Les catégories comprennent : Cours d'apprentissage profond, Cours sur les réseaux neuronaux, Cours sur TensorFlow, Cours d'optimisation des hyperparamètres.