est ce qu' un DNN ou CNN classique peut s'entrainer á des images ont plusieurs annotations(classes) (pas une image de l'entrainement a une seul objet a classifier)
Merci pour ce live et bonne année ! ;) Petite question sur le TP DNN avec la classification des chiffres, on récupère la prédiction du modèle en prenant avec la fonction argmax (donc la plus grande proba parmis les 10 valeurs) la position dans le vecteur. Comment sait on que la position 0 dans le vecteur correspond à la valeur 0 ? Le modèle a-t-il organisé lui même les 10 sorties (avec les proba) dans un ordre croissant en fonction des obervations ?
Merci. Très bonne question. Le modèle organise les 10 sorties pendant l'apprentissage avec les labels "vérité" que l'on lui donne. On lui dit que la bonne réponse est la valeur 0 en position 0. Normalement, si nous, superviseur de l'apprentissage, n'avons pas un esprit désordonné, nous indiquons un ordre croissant : 0 en position 0, 9 en position 9. Le modèle apprend ce qu'on lui donne à apprendre. J'espère avoir été clair. PS :Il y a une petite subtilité entre le sparse_categorical_cross_entropy et le categorical_cross_entropy, que je vous laisse regarder par vous même pour bien comprendre.
comment le dataset test et d'apprentissage est-il construit en dehors du paramètre 80/20, de façon aléatoire ? un choix n'entraine t-il pas un biais de sélection ?
Bonjour. Je suis débutant en deep learnong. Est ce que j'aurais besoin de connaissances en informatique comme la programmation pour comprendre cette matière ?! Et merci
Bonjour, Notre formation se déroule en 3 parties. La première est accessible sans aucun prérequis en informatique. À partir de la partie 2 (à partir de l'épisode 5), il est conseillé d'avoir une maîtrise légère de Python.
Bonjour. Merci pour vos cours. J'aimerais valoriser vos vidéos en crédits auprès de mon école doctorale, est-il possible ou existe-t-il un moyen pour justifier de notre suivi à cette formation ? En soit je regarde toujours en différé car je travaille durant la journée. En vous remerciant.
Je précise que j'avais vu passer un lien pour une attestation de présence. J'avais mis le live en fond tout en travaillant sur mes recherches. (puis je regarde sérieusement le soir haha).
Bonjour, merci beaucoup pour votre soutien ! Malheureusement, nous ne pouvons décerner d'attestations à destination des écoles doctorales pendant les lives. C'est le seul moyen qui nous permet d'attester que vous êtes bien en train de suivre la formation. Merci pour votre compréhension.
D'où l'intérêt de faire et de suivre les épisodes en direct ! Comme ça vous pouvez poser vos questions et nous pouvons y apporter des réponses immédiates
![Felix "Unfair" | [Stray Kids : SKZ-PLAYER]](http://i.ytimg.com/vi/Oswujxm2Ag0/mqdefault.jpg)
est ce qu' un DNN ou CNN classique peut s'entrainer á des images ont plusieurs annotations(classes) (pas une image de l'entrainement a une seul objet a classifier)
UN Grand merci aussi a l'IDRIS; C'est grace a eux que j'ai appris Fortran (excellent cours de l'IDRIS)
Merci pour ce live et bonne année ! ;)
Petite question sur le TP DNN avec la classification des chiffres, on récupère la prédiction du modèle en prenant avec la fonction argmax (donc la plus grande proba parmis les 10 valeurs) la position dans le vecteur. Comment sait on que la position 0 dans le vecteur correspond à la valeur 0 ? Le modèle a-t-il organisé lui même les 10 sorties (avec les proba) dans un ordre croissant en fonction des obervations ?
Merci. Très bonne question. Le modèle organise les 10 sorties pendant l'apprentissage avec les labels "vérité" que l'on lui donne. On lui dit que la bonne réponse est la valeur 0 en position 0. Normalement, si nous, superviseur de l'apprentissage, n'avons pas un esprit désordonné, nous indiquons un ordre croissant : 0 en position 0, 9 en position 9.
Le modèle apprend ce qu'on lui donne à apprendre. J'espère avoir été clair.
PS :Il y a une petite subtilité entre le sparse_categorical_cross_entropy et le categorical_cross_entropy, que je vous laisse regarder par vous même pour bien comprendre.
comment le dataset test et d'apprentissage est-il construit en dehors du paramètre 80/20, de façon aléatoire ? un choix n'entraine t-il pas un biais de sélection ?
il existe différentes techniques de split. Regarde kfold/stratifiedkfold etc dans scikit-learn. T'as plein de façon de faire.
Bonjour. Je suis débutant en deep learnong. Est ce que j'aurais besoin de connaissances en informatique comme la programmation pour comprendre cette matière ?! Et merci
c'est mieux de connaitre au moins les bases informatiques surtout Python
5:50
Bonjour, Notre formation se déroule en 3 parties. La première est accessible sans aucun prérequis en informatique. À partir de la partie 2 (à partir de l'épisode 5), il est conseillé d'avoir une maîtrise légère de Python.
Bonjour.
Merci pour vos cours. J'aimerais valoriser vos vidéos en crédits auprès de mon école doctorale, est-il possible ou existe-t-il un moyen pour justifier de notre suivi à cette formation ? En soit je regarde toujours en différé car je travaille durant la journée. En vous remerciant.
Je précise que j'avais vu passer un lien pour une attestation de présence. J'avais mis le live en fond tout en travaillant sur mes recherches. (puis je regarde sérieusement le soir haha).
Bonjour, merci beaucoup pour votre soutien ! Malheureusement, nous ne pouvons décerner d'attestations à destination des écoles doctorales pendant les lives. C'est le seul moyen qui nous permet d'attester que vous êtes bien en train de suivre la formation. Merci pour votre compréhension.
C'était important de clarifier la notion d'époch parce que le schéma peut prêter à confusion...
D'où l'intérêt de faire et de suivre les épisodes en direct ! Comme ça vous pouvez poser vos questions et nous pouvons y apporter des réponses immédiates
@@CNRS-FIDLEEn réalité j'appréciais cette clarification de la part des présentateurs... Et vous n'avez pas tort 👍😊