INITIATION LA DESCENTE DE GRADIENT PYTHON+R (VIDEO+EBOOK) | Data Science Online Course by Udemy

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Maitriser l’aspect thorique et pratique de la descente de gradient et ses principales variantes ( VIDEO+EBOOK EN PDF)

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INITIATION LA DESCENTE DE GRADIENT PYTHON+R (VIDEO+EBOOK)

La descente de gradient est un algorithme doptimisation capable de trouver des solutions a beaucoup de problmes. Lide gnrale de la descente de gradient est de modifier les paramtres itrativement afin de minimiser une fonction cot. Concrtement partir dune valeur initiale choisie de manire alatoire lalgorithme permet de trouver par exemple le minimum de la fonction cot qui correspond la valeur qui annule le gradient car chaque itration la fonction cot diminue progressivement. Une fois que le gradient est nul on atteint le minimum. Cette formation est focus sur la descente de gradient. Elle facilitera par la suite la comprhension de la descente de gradient en Deep Learning et dans les problmes de classifications en gnral. Cette formation s’adresse toute personne qui souhaite comprendre l’aspect thorique et pratique de la descente de gradient. Elle s’adresse aussi toute personne qui souhaite comprendre la diffrence qu’il y a entre les 3 variantes principales de la descente de gradient. Dans la premire partie je dmontre d’o vient la formule de discrtisation qui permet aux gens d’implmenter l’algorithme de la descente de gradient. Beaucoup de gens utilisent la formule sans pourtant savoir d’o elle vient. C’est la seule formation qui vous montre d’o vient la formule utilise dans la descente de gradient. Dans cette formation je montre galement comment implmenter la descente de gradient avec les logiciels Python et R. Si vous voulez savoir plus sur la descente de gradient vous tes au bon endroit. Enfin vous trouverez galement une version pdf de la formation avec toutes les explications. Commencer votre voyage pour apprendre la descente de gradient. English version descriptionGradient descent is an optimization algorithm capable of finding solutions to a lot of problems. The general idea of gradient descent is to change the parameters iteratively to minimize a cost function. Concretely from an initial randomly selected value, the algorithm can find, for example, the minimum of the cost function that corresponds to the value that cancels the gradient because with each iteration the cost function gradually decreases. Once the gradient is zero we reach the minimum. This training focuses on gradient descent. It will then facilitate the understanding of gradient descent in Deep Learning and in classification problems in general. This course is for anyone who wants to understand the theoretical and practical aspect of gradient descent. It is also for anyone who wants to understand the difference between the 3 main variants of gradient descent. In the first part I demonstrate where the discreting formula comes from that allows people to implement the gradient descent algorithm. Many people use the formula without knowing where it comes from. This is the only formation that shows you where the formula used in gradient descent comes from. In this training I also show how to implement gradient descent with Python and R software. If you want to know more about gradient descent you are in the right place. Finally you will also find a pdf version of the training with all the explanations. Start your journey to learn the gradient descent.N.BVous pouvez galement consulter toutes les autres formations partir de mon site.

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