Appliquer la magie des réseaux neuronaux

Aperçu

Êtes-vous prêt à vous plonger dans le monde passionnant des réseaux neuronaux et à explorer leurs applications pratiques ? Rejoignez-nous pour "Appliquer la magie des réseaux neuronaux", où vous apprendrez à prédire les scores de football en utilisant des technologies de pointe.

Cet événement est consacré à exploiter la puissance de Node.js et de la bibliothèque synaptic pour appliquer l'apprentissage automatique dans le contexte des paris sportifs.

Que vous soyez un passionné d'intelligence artificielle ou quelqu'un intrigué par les possibilités de l'analytique prédictive, cet événement vous offrira des perspectives et des outils précieux. Grâce à l'expertise de nos sessions hébergées sur YouTube, vous découvrirez comment créer un programme qui utilise des réseaux neuronaux pour améliorer vos stratégies de paris sportifs.

Ne manquez pas cette opportunité d'élargir vos connaissances et vos compétences dans le domaine de l'IA et de l'apprentissage automatique.

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

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Sujets

Conférences