Le vocabulaire
Pour commencer, nous nous familiarisons avec le vocabulaire de l’intelligence artificielle. A l’aide de la vidéo suivante, donnez une définition simple avec vos mots et vos exemples des termes suivants :
apprentissage automatique, ou machine learning
l’apprentissage profond, ou deep learning
un neurone et un réseau de neurones.
Phase d’apprentissage et de prédiction
Dans la vidéo précédente, les modèles sur les images sont abordés, mais seulement très simplement. Utilisez les ressources suivantes pour pousser plus loin la compréhension des modèles de machine learning dit convolutifs. A l’aide de ces ressources, donnez une définition simple et son usage avec vos mots et vos exemples des termes suivants :
(regardez jusqu’à 4:05)
Lien CNN explorer : https://poloclub.github.io/cnn-explainer/
Filtre, ou kernel
Couche de “mise en commun”, ou pooling
Extraction de caractéristique lors de la phase d’apprentissage
Focus sur la phase d’apprentissage et l’évaluation
La phase d’apprentissage d’un réseau de neurones est primordiale. C’est elle qui, associée à l’architecture du réseau de neurones, fera émerger les qualités de ce dernier. A l’aide de la vidéo suivante, répondez aux questions suivantes :
(jusqu’à 6:10)
Ressources : https://fr.wikipedia.org/wiki/Surapprentissage
Quels sont les jeux de données d’apprentissage, de validation et de test ? A quoi servent-ils ?
Comment détecter à l’aide des données de validation ou de test le sur-apprentissage ?
