Ce que vous devez savoir avant
Vous commencez

Débute 4 June 2026 07:31

Se termine 4 June 2026

00 Jours
00 Heures
00 Minutes
00 Secondes
course image

Appliquer la magie des réseaux neuronaux

Découvrez comment prédire les scores de football en utilisant des réseaux neuronaux et Node.js. Apprenez à exploiter la bibliothèque synaptic pour créer un programme qui applique l'apprentissage automatique aux paris sportifs.
JSConf via YouTube

JSConf

6076 Cours


30 minutes

Amélioration optionnelle disponible

Not Specified

Progressez à votre rythme

Conference Talk

Amélioration optionnelle disponible

Aperçu

Discover how to predict football scores using neural networks and Node.js. Learn to leverage the synaptic library for creating a program that applies machine learning to sports betting.

Programme

  • Introduction aux réseaux neuronaux
  • Bases des réseaux neuronaux
    Types de réseaux neuronaux
    Rôle des réseaux neuronaux dans la prédiction
  • Aperçu de l'apprentissage automatique dans le sport
  • Applications de l'apprentissage automatique dans l'analyse sportive
    Comprendre les données sportives
  • Introduction à Node.js
  • Bases de Node.js
    Configuration de l'environnement Node.js
  • Bases de la bibliothèque Synaptic
  • Introduction à Synaptic
    Configuration de Synaptic dans Node.js
    Concepts clés : couches, neurones et réseaux
  • Collecte et prétraitement des données
  • Recherche et préparation des données de football
    Nettoyage et transformation des données
    Sélection et ingénierie des caractéristiques
  • Construction d'un modèle de réseau neuronal
  • Concevoir un réseau neuronal pour prédire les scores
    Entraînement du réseau neuronal
    Évaluation des performances du modèle
  • Implémenter le réseau neuronal dans Node.js
  • Intégration de Synaptic avec Node.js
    Exécution et test du modèle
  • Optimisation et ajustement du modèle
  • Techniques d'ajustement des hyperparamètres
    Solutions au surajustement et sous-ajustement
  • Déploiement de l'application
  • Meilleures pratiques pour le déploiement
    Maintien et mise à jour du modèle
  • Études de cas et applications
  • Exemples de modèles de paris sportifs réussis
    Considérations éthiques dans la modélisation prédictive
  • Projet : Construire un prédicteur de scores de football
  • Définition de l'étendue du projet
    Implémentation et test du modèle
    Documentation et présentation du projet

Matières

Conference Talks