Introduction à TensorFlow et Keras pour l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique peut sembler écrasant avec des formules mathématiques complexes et des API dispersées, mais les frameworks modernes le rendent très accessible. Ce cours textuel vous guide à travers TensorFlow et Keras, vous aidant à comprendre comment structurer, entraîner et évaluer des réseaux de neurones à partir de zéro. Vous passerez de la compréhension des concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique à l'écriture de code TensorFlow propre et prêt pour la production. En étudiant des extraits de code pratiques et des explications écrites claires, vous acquerrez la confiance nécessaire pour concevoir des pipelines de données personnalisés et construire des réseaux de neurones pour des tâches de régression et de classification réelles. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique et la hiérarchie des API de TensorFlow. - Construire des pipelines de données d'entrée robustes en utilisant tf.data.Dataset pour divers formats de données. - Configurer et transformer des colonnes de caractéristiques numériques, catégorielles et hachées. - Créer des modèles d'apprentissage profond en utilisant les API Keras Sequential et Functional. - Appliquer des fonctions d'activation, des métriques de perte et des optimiseurs pour entraîner efficacement les modèles. - Implémenter les meilleures pratiques modernes en matière d'évaluation de modèles et les normes de codage Python propres. Le cours commence par la terminologie clé, les concepts de base et les définitions fondamentales avant de passer à la construction pratique des pipelines. Vous progresserez ensuite dans la construction de modèles de régression de base, aboutissant à la conception et à l'entraînement d'architectures d'apprentissage profond multicouches. Ce cours est conçu pour les débutants qui souhaitent une introduction claire, conceptuelle et textuelle à l'apprentissage automatique à l'aide de TensorFlow. Aucune expérience préalable en apprentissage profond n'est requise, bien qu'une compréhension de base de Python soit utile. Commencez à lire dès aujourd'hui pour bâtir votre base en apprentissage automatique moderne.