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Fondements du machine learning et du deep learning

Quelle est la différence entre machine learning et deep learning ?
Le Deep Learning requiert de plus larges volumes de données d'entraînement, mais apprend de son propre environnement et de ses erreurs.
Au contraire, le Machine Learning permet l'entraînement sur des jeux de données moins vastes, mais requiert davantage d'intervention humaine pour apprendre et corriger ses erreurs.
Quel est le principe du machine learning ?
Le Machine Learning est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA).
Cette technologie vise à apprendre aux machines à tirer des enseignements des données et à s'améliorer avec l'expérience, au lieu d'être explicitement programmées pour le faire.
Qui est le fondateur du machine learning ?
La concrétisation de cette idée est principalement due à Alan Turing (mathématicien et cryptologue britannique) et à son concept de la « machine universelle » en 1936, qui est à la base des ordinateurs d'aujourd'hui.
Ce que vous apprendrez.
Comprendre les principes fondamentaux de l'algèbre linéaire et du calcul, des sujets mathématiques critiques qui sous-tendent tout l'apprentissage automatique et la science des données .
Manipulez les tenseurs à l'aide des trois bibliothèques de tenseurs Python les plus importantes : NumPy, TensorFlow et PyTorch.

Fondements du machine learning et du deep learning. OBJECTIFS. - Savoir identifier la nature d'un problème d'apprentissage automatique : supervisé / non Autres questions

Fondements du machine learning et du deep learning

Quelle est la différence entre machine learning et deep learning ?

Quel est le principe du machine learning ?

Qui est le fondateur du machine learning ?