Pourquoi l’apprentissage profond est-il devenu si populaire? | Tutoriel d’apprentissage profond 2 (Tensorflow2.0, Keras et Python)

Cette vidéo explique quatre raisons pour lesquelles l’apprentissage en profondeur a été si populaire ces dernières années. Dans ce didacticiel Python d’apprentissage en profondeur, je présenterai les éléments suivants dans cette vidéo: 00:00 Introduction 00:24 Croissance des données 01:25 Progression matérielle 02:40 Python et écosystème Open Source 04:00 Prospérité du cloud et de l’IA Je me souviens que j’ai fait un projet dans mon université il y a 17 ans et implémenté l’algorithme de propagation d’erreur en C ++. Au cours des dernières années, pourquoi le deep learning a-t-il émergé? L’augmentation des données due à l’adoption de l’informatique, des appareils IoT et des médias sociaux a produit tellement de faits que les algorithmes d’apprentissage en profondeur peuvent en effet produire des résultats utiles. Lorsque la quantité de données d’entraînement est énorme, les réseaux de neurones et l’apprentissage profond montreront leur véritable pouvoir. En raison de l’avancement du matériel tel que le GPU et le TPU, une personne peut exécuter autant de calculs en parallèle, il est donc possible d’exécuter une formation d’apprentissage en profondeur dans un délai raisonnable. D’autre part, Python et l’écosystème open source réduisent les problèmes des personnes qui ne comprennent pas la programmation. Ils peuvent utiliser pytorch ou tensorflow pour essayer python et écrire facilement des programmes d’apprentissage en profondeur. Il n’est pas nécessaire d’acheter du matériel coûteux, ils peuvent louer une machine dans le cloud et toujours écrire des programmes d’apprentissage automatique. Aujourd’hui, le boom de l’IA est très répandu dans les entreprises et tous les dirigeants d’entreprise souhaitent bénéficier de l’intelligence artificielle. Cela accélère encore la croissance de l’apprentissage profond. Vidéo suivante: Vidéo précédente: Playlist d’apprentissage en profondeur: Prérequis pour cette série: 1: Tutoriel Python (16 premières vidéos): 2: Tutoriel Pandas (8 premières vidéos): 3: Playlist d’apprentissage automatique (16 premières vidéos): Mots clés: apprentissage en profondeur tutoriel, tutoriel Tensorflow, Tensorflow2.0, site web: Facebook: Twitter :.