Dans le deuxième cours de la Specialization Deep Learning, vous ouvrirez la boîte noire du deep learning pour comprendre les processus qui conduisent à la performance et générer de bons résultats de manière systématique.
Amélioration des réseaux neuronaux profonds : Réglage des hyperparamètres, régularisation et optimisation
Amélioration des réseaux neuronaux profonds : Réglage des hyperparamètres, régularisation et optimisation
Ce cours fait partie de Spécialisation Deep learning
Instructeurs : Andrew Ng
Enseignant de premier plan
589 830 déjà inscrits
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.9
(63,285 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Planning flexible
Env. 23 heures
Apprenez à votre propre rythme
96%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Deep learning
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Programmation Informatique
- Catégorie : Mathématiques
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Théorie et analyse mathématiques
- Catégorie : Apprentissage Humain
Détails à connaître
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Évaluations
3 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 3 modules dans ce cours
Découvrez et expérimentez une variété de méthodes d'initialisation différentes, appliquez la régularisation L2 et l'abandon pour éviter le surajustement du modèle, puis appliquez la vérification du gradient pour identifier les erreurs dans un modèle de détection de la fraude.
Inclus
15 vidéos5 lectures1 devoir3 devoirs de programmation
Développez votre boîte à outils d'apprentissage profond en ajoutant des optimisations plus avancées, le minibatching aléatoire et la planification de la décroissance du taux d'apprentissage pour accélérer vos modèles.
Inclus
11 vidéos3 lectures1 devoir1 devoir de programmation
Découvrez TensorFlow, un cadre d'apprentissage profond qui vous permet de construire des réseaux neuronaux rapidement et facilement, puis d'entraîner un réseau neuronal sur un ensemble de données TensorFlow.
Inclus
11 vidéos7 lectures1 devoir1 devoir de programmation
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.9 (4,872 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Apprentissage automatique
DeepLearning.AI
University of Colorado Boulder
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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RR
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Révisé le 13 juin 2020
Could have increased assignments and some more indepth knowledge of tensorflow and proper installation way of tensorflow cause mine is showing error when iam trying to practice as shown in the video
AM
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Révisé le 9 oct. 2019
I really enjoyed this course. Many details are given here that are crucial to gain experience and tips on things that looks easy at first sight but are important for a faster ML project implementation
HK
5
Révisé le 8 août 2021
As a beginner who learn machine learning for 2 months, this course guide me to the basic concepts of hyperparameter tuning! I think I can come back to here while I practice machine learning projects!
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