Cette page répertorie les exercices du cours d'initiation au machine learning.
La majorité des exercices de programmation utilisent l'ensemble de données sur l'immobilier en Californie.
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Tous
Préliminaires
- Exercice de programmation : (TensorFlow) Hello World
- Exercice de programmation : concepts de programmation de TensorFlow
- Exercice de programmation : création et manipulation de Tensors
- Exercice de programmation : présentation rapide de Pandas
Formulation
Plongée dans le ML
Minimisation de la perte
- Optimiser le taux d'apprentissage
- Testez vos connaissances : taille du lot
- Playground : taux d'apprentissage et convergence
Premiers pas avec TensorFlow
- Exercice de programmation : premiers pas avec TensorFlow
- Exercice de programmation : caractéristiques synthétiques et anomalies
Ensembles d'apprentissage et d'évaluation
Validation
Représentation
Croisements de caractéristiques
- Playground : présentation des croisements de caractéristiques, croisements de caractéristiques plus complexes
- Testez vos connaissances : croisements de caractéristiques
- Exercice de programmation : croisements de caractéristiques
Régularisation à des fins de simplicité
- Playground : croisements excessifs ?
- Testez vos connaissances : régularisation L2, régularisation L2 et caractéristiques corrélées
- Playground : analyse de la régularisation L2
Classification
- Testez vos connaissances : exactitude, précision, rappel, précision et rappel
- Testez vos connaissances : ROC et AUC
- Exercice de programmation : régression logistique
Régularisation à des fins de parcimonie
- Testez vos connaissances : régularisation L1, comparaison des régularisations L1 et L2
- Playground : analyse de la régularisation L1
- Exercice de programmation : parcimonie et régularisation L1
Introduction aux réseaux de neurones
- Playground : un premier réseau de neurones, initialisation du réseau de neurones, réseau de neurones en spirale
- Exercice de programmation : introduction aux réseaux de neurones
Entraîner les réseaux de neurones
- Explication visuelle de l'algorithme de rétropropagation
- Exercice de programmation : améliorer les performances du réseau de neurones
Réseaux de neurones à classes multiples
Représentations vectorielles continues
Comparaison des modèles statique et dynamique
Comparaison des inférences statique et dynamique
Dépendances des données
Programmation
Préliminaires
- Exercice de programmation : (TensorFlow) Hello World
- Exercice de programmation : concepts de programmation de TensorFlow
- Exercice de programmation : création et manipulation de Tensors
- Exercice de programmation : présentation rapide de Pandas
Formulation
Plongée dans le ML
Minimisation de la perte
- Optimiser le taux d'apprentissage
- Testez vos connaissances : taille du lot
- Playground : taux d'apprentissage et convergence
Premiers pas avec TensorFlow
- Exercice de programmation : premiers pas avec TensorFlow
- Exercice de programmation : caractéristiques synthétiques et anomalies
Ensembles d'apprentissage et d'évaluation
Validation
Représentation
Croisements de caractéristiques
- Playground : présentation des croisements de caractéristiques, croisements de caractéristiques plus complexes
- Testez vos connaissances : croisements de caractéristiques
- Exercice de programmation : croisements de caractéristiques
Régularisation à des fins de simplicité
- Playground : croisements excessifs ?
- Testez vos connaissances : régularisation L2, régularisation L2 et caractéristiques corrélées
- Playground : analyse de la régularisation L2
Classification
- Testez vos connaissances : exactitude, précision, rappel, précision et rappel
- Testez vos connaissances : ROC et AUC
- Exercice de programmation : régression logistique
Régularisation à des fins de parcimonie
- Testez vos connaissances : régularisation L1, comparaison des régularisations L1 et L2
- Playground : analyse de la régularisation L1
- Exercice de programmation : parcimonie et régularisation L1
Introduction aux réseaux de neurones
- Playground : un premier réseau de neurones, initialisation du réseau de neurones, réseau de neurones en spirale
- Exercice de programmation : introduction aux réseaux de neurones
Entraîner les réseaux de neurones
- Explication visuelle de l'algorithme de rétropropagation
- Exercice de programmation : améliorer les performances du réseau de neurones
Réseaux de neurones à classes multiples
Représentations vectorielles continues
Comparaison des modèles statique et dynamique
Comparaison des inférences statique et dynamique
Dépendances des données
Testez vos connaissances
Préliminaires
- Exercice de programmation : (TensorFlow) Hello World
- Exercice de programmation : concepts de programmation de TensorFlow
- Exercice de programmation : création et manipulation de Tensors
- Exercice de programmation : présentation rapide de Pandas
Formulation
Plongée dans le ML
Minimisation de la perte
- Optimiser le taux d'apprentissage
- Testez vos connaissances : taille du lot
- Playground : taux d'apprentissage et convergence
Premiers pas avec TensorFlow
- Exercice de programmation : premiers pas avec TensorFlow
- Exercice de programmation : caractéristiques synthétiques et anomalies
Ensembles d'apprentissage et d'évaluation
Validation
Représentation
Croisements de caractéristiques
- Playground : présentation des croisements de caractéristiques, croisements de caractéristiques plus complexes
- Testez vos connaissances : croisements de caractéristiques
- Exercice de programmation : croisements de caractéristiques
Régularisation à des fins de simplicité
- Playground : croisements excessifs ?
- Testez vos connaissances : régularisation L2, régularisation L2 et caractéristiques corrélées
- Playground : analyse de la régularisation L2
Classification
- Testez vos connaissances : exactitude, précision, rappel, précision et rappel
- Testez vos connaissances : ROC et AUC
- Exercice de programmation : régression logistique
Régularisation à des fins de parcimonie
- Testez vos connaissances : régularisation L1, comparaison des régularisations L1 et L2
- Playground : analyse de la régularisation L1
- Exercice de programmation : parcimonie et régularisation L1
Introduction aux réseaux de neurones
- Playground : un premier réseau de neurones, initialisation du réseau de neurones, réseau de neurones en spirale
- Exercice de programmation : introduction aux réseaux de neurones
Entraîner les réseaux de neurones
- Explication visuelle de l'algorithme de rétropropagation
- Exercice de programmation : améliorer les performances du réseau de neurones
Réseaux de neurones à classes multiples
Représentations vectorielles continues
Comparaison des modèles statique et dynamique
Comparaison des inférences statique et dynamique
Dépendances des données
Playground
Préliminaires
- Exercice de programmation : (TensorFlow) Hello World
- Exercice de programmation : concepts de programmation de TensorFlow
- Exercice de programmation : création et manipulation de Tensors
- Exercice de programmation : présentation rapide de Pandas
Formulation
Plongée dans le ML
Minimisation de la perte
- Optimiser le taux d'apprentissage
- Testez vos connaissances : taille du lot
- Playground : taux d'apprentissage et convergence
Premiers pas avec TensorFlow
- Exercice de programmation : premiers pas avec TensorFlow
- Exercice de programmation : caractéristiques synthétiques et anomalies
Ensembles d'apprentissage et d'évaluation
Validation
Représentation
Croisements de caractéristiques
- Playground : présentation des croisements de caractéristiques, croisements de caractéristiques plus complexes
- Testez vos connaissances : croisements de caractéristiques
- Exercice de programmation : croisements de caractéristiques
Régularisation à des fins de simplicité
- Playground : croisements excessifs ?
- Testez vos connaissances : régularisation L2, régularisation L2 et caractéristiques corrélées
- Playground : analyse de la régularisation L2
Classification
- Testez vos connaissances : exactitude, précision, rappel, précision et rappel
- Testez vos connaissances : ROC et AUC
- Exercice de programmation : régression logistique
Régularisation à des fins de parcimonie
- Testez vos connaissances : régularisation L1, comparaison des régularisations L1 et L2
- Playground : analyse de la régularisation L1
- Exercice de programmation : parcimonie et régularisation L1
Introduction aux réseaux de neurones
- Playground : un premier réseau de neurones, initialisation du réseau de neurones, réseau de neurones en spirale
- Exercice de programmation : introduction aux réseaux de neurones
Entraîner les réseaux de neurones
- Explication visuelle de l'algorithme de rétropropagation
- Exercice de programmation : améliorer les performances du réseau de neurones