BigDataUniversity - Apprentissage profond avec TensorFlow

À propos de cette formation

BigDataUniversity : Les réseaux neuronaux traditionnels reposent sur des réseaux peu profonds, composés d’une couche d’entrée, d’une couche cachée et d’une couche de sortie. Les réseaux d’apprentissage profond se distinguent de ces réseaux neuronaux ordinaires par leurs multiples couches cachées, ou leur plus grande profondeur. Ces réseaux sont capables de découvrir des structures cachées dans des données non étiquetées et non structurées (images, sons et textes), qui constituent la grande majorité des données.

Secteurs concernés