Fournit une vue d'ensemble des concepts d'apprentissage profond, en se concentrant sur les données, l'architecture du modèle et les défis liés à la gestion de grands ensembles de données.
Explore l'optimisation des modèles d'intégration de mots, y compris la minimisation de la fonction de perte et la descente de gradient, et introduit des techniques comme Fasttext et Byte Pair Encoding.
Explique le gradient de politique pour un neurone unique, y compris la politique d'écriture, l'utilisation de la fonction logistique, et le calcul du gradient.
Plonge dans l'interprétation statistique des réseaux de neurones artificiels, explorant la probabilité de données et maximisant la précision du modèle.
