Cette vidéo est assez longue car elle contient pas mal d'information. Alors voici comment vous rendre directement aux principales sections: 0:00 : Introduction et résumé rapide du Gradient Descent 1:40 : Analogie de la Descente de la Montagne 2:56 : La formule du Gradient Descent et sa visualisation 6:06 : Explication Mathématique 9:04 : Learning Rate alpha 10:18 : Calcul du Gradient 12:40 : Résumé de l'algorithme complet (Régression Linéaire)
Je suis data scientist depuis deux ans et enseignant chercheur à l'université de Valenciennes mais je n'aurais jamais pu vulgariser et si bien expliquer la gradien descent, qui est le fondement du ML, parce qu'au final ce qu'on fait c'est que descendre des gradients. En tout cas, ta chaine est parfaite :)
Trop claire bro! OMG!!! Je viens de terminer la lecture de votre super livre!!! Des notions que j'ai pas pu comprendre au paravant plus d'un an de cela devient un jeu pour expliquer maintenant. You're special bro!
Pour ce qui concerne le "Learning rate", je pense que nous avons la possibilité de choisir une valeur initiale très élevée et de la réduire progressivement au cours du programme. Si la dérivée de la fonction de coût change de signe, nous pouvons diviser la variable alpha (le "Learning rate") par 2. En utilisant cette méthode, nous pouvons bénéficier d'un apprentissage machine beaucoup plus rapide tout en évitant que la machine n'atteigne un modèle sous-optimal. Cette approche permet une convergence efficace vers le meilleur modèle. Je tiens à vous remercier pour votre excellent travail, c'est vraiment génial !
Salut, l'ami , tu peux m'expliquer comment du implémente cette condition(si la dérivée change de signe ) dans la formule du Gradient Descent pout diviser alpha par 2 s'il te plait?
Hi Guillaume I am student at University of Maryland University College. I am taking this semester machine learning class (DATA630) and I found your video while looking for something to help me out. I am under charm not only for the quality of the videos but also how you explain simply things that seem to be complicated before. I am lucky for being bilingual or I could miss this. I requested and received the e-book. Thank You very much. "You're the MAN"
Hi, Thank you very much for watching my videos ! Also thank you for your great compliment ! :) I am sorry I don't speak English in my videos, that's primarily because there is already a lot of English videos about machine learning on TH-cam. Well done for being bilingual ! :D As I have lived many years in the UK I have no problem with English, so I may do videos in Englishin the future (maybe on an other channel) Good look and keep in touch !
Merci â ALLAH qui nous a creé ces grands cerveaux en occident 2023, comme ce merveilleux jeune talentueux nous a beaucoup appris et grace à lui jai beacoup aimé la notion du dérivé que je detestait auparavant , merci au dieu tout puissant pour tous ces vertus scidntifiques hightech qui nous épatent chaque matin...BRAVO NOTRE PROF 👍👍👍👍👍👍👍👍👍CONTNUEZ
J'adore votre pédagogie. Vous partez du principe que nous ne sommes pas tous bons en maths et vous arrivez à bien nous expliquer les choses. Je vous en remercie.
Je sors de mes études d'énergies renouvelables et n'ai pas encore trouvé de travail, merci pour vos vidéos qui me permettent de monter en compétences et m'aideront éventuellement à changer de métier
Je viens de regarder et surtout de prendre des notes sur les 4 premières vidéos de la playlist. Un énorme merci pour m'avoir autant éclairci sur les notions que je ne comprenais que très mal en cours de ML, vidéos d'une grande qualité, explications d'autant plus.
Je vous suis depuis qlq mois et j'adore le travail que vous faites, le contenu est bien expliqué, les exemples bien illustrés la qualité de la vidéo est super !!! J'apprends énormément grâce à vous un grand merci
Vous êtes un trésor Monsieur , vos vidéos !!!! franchement c'est un vrai régal (Instructif , pédagogue ) çà me donne l'envie d'apprendre et de monter en compétence un grand merci de la Tunisie :)
Bonjour, j'ai commencé les cours de machine learning aujourd'hui et j'ai vu les 4 premières vidéos. C'est vraiment très clair et ça va énormément m'aider. Merci beaucoup !
Salut, merci beaucoup pour ton explication. Je viens d'arriver à l'UCSD à San Diego ou j'ai pris des cours d'IA. J'étais totalement perdu mais maintenant je comprend tout! Je suis un grand habitué des tutos youtube sur tous les sujets. Je pense que c'est de loin le meilleur que j'ai pu voir! bonne continuation !
@@mountassirkh2759 Mon contact est sur la page "a propos" de la chaine TH-cam, mais je risque de mettre un peu de temps a répondre, car j'ai beaucoup d'email a lire. Sinon il y a discord (lien dans la description)
Depuis que j'ai découvert votre vidéo, je me retrouve à vouloir regarder toutes les vidéos et lire tous les articles en deux jours tellement c'est intéressant 🤗👏👏👏👏 En fait je suis en train de travailler sur un projet de contrôle d'accès à l'habitat par le système de reconnaissance faciale. Et vos explications est le meilleur que j'ai trouvé jusqu'ici 💪💪💪 J'ai choisi ce sujet par curiosité sur l'IA et sens que je ne vais pas m'ennuyer 👌 merci infiniment !
Depuis que j'ai découvert votre vidéo, je me retrouve à vouloir regarder toutes les vidéos et lire tous les articles en deux jours tellement c'est intéressant 🤗👏👏👏👏 En fait je suis en train de travailler sur un projet de contrôle d'accès à l'habitat par le système de reconnaissance faciale. Et votre explication est la meilleure que j'ai trouvé jusqu'ici 💪💪💪 J'ai choisi ce sujet par curiosité sur l'IA et je sens que je ne vais pas m'ennuyer 👌 merci infiniment !
Merci beaucoup a vous ! :) Je suis tres content de voir que les vidéos suscitent autant d'intéret et de passion chez certaines personnes ! Bravo a vous votre projet est super !
Merci beaucoup monsieur pour votre formation qui est riche des informations et simple a comprendre par tous les catégories ,je te souhaite bonne continuation
@@MachineLearniace qui est marrant c'est que je ne fais pas du tout de machine learning mais suis à quelques heures d'une épreuve de modélisation (L3 maths)
Vidéo très bien expliquée. J'ai beaucoup aimé la métaphore montagnarde en intro. Voir une vidéo aussi claire sur la descente de gradient ça remonte le moral ! Merci++
Merci énormément pour cette belle video Pour ceux qui comme moi n’ont pas compris le résultats de la dérivée avec f(g(x)) Une autre façon simple est de dire (ax+b-y)^2= (ax+b-y) * (ax+b-y) Dont la dérivée est 2*(ax+b-y)’*(ax+b-y) = 2*x*(ax+b-y) Puisque (uv)’ = u’v + uv’
je vous remercie énormément , j'ai trouvé votre vidéo , vous expliquez parfaitement le machine Learning , j'ai bien compris malgré que je n'avais pas de connaissances auparavant .
Je suis tombé sur ta vidéo au hasard sur le discord french ai... je suis charmé, like + abo :) A vrai dire j'ai vraiment eu du mal avec ce concept, ta vidéo m'a clarifié l'esprit
@@MachineLearnia Et je dois pas être le seul, vu le manque de clarté de Wikipédia et le peu de cours en ligne qui présente pas que du code... ta vidéo réponds à un vrai besoin ! J'espère que tu perceras dans les années à venir, vu l'explosion prévu du domaine, c'est pas impossible :)
Merci ! Je vais continuer sur cette voie alors. Nous verrons si la chance me sourit ! En attendant je suis déjà très satisfait de pouvoir aider quelques personnes !
Très bon contenu et de grande qualité! C'est tellement clair qu'on pourrait croire que finalement le machine learning c'est simple :) Merci pour toutes les vidéos, le format est très agréable avec des dessins pour bien visualiser ce que tu dis (je n'ai pas encore fait tout le tour mais j'ai hâte).
Une très belle video comme ça , il y a des gens qui unlike , je suis decu ! En tous cas merci pour ces magnifiques videos que vous faites pour démocratiser le machine Learning !
super super travail ! merci infiniment Guillaume ! explication détaillée et claire. Je suis en M2 IoT et ta chaine m'aide bcp pour comprendre le module d'apprentissage automatique. Je viens aussi de recevoir ton E-BOOK par mail. Bonne continuation !
Très intéressant je connaissais pas du tout les notions de machine learning et t'expliques super bien. Concernant l'hyper paramètres alpha, intuitivement, je me dis que vu que alpha c'est la vitesse d'apprentissage, peut être que bien la régler ou fixer dépend du champs d'apprentissage que je vois comme la surface du plan perpendiculaire de la "carte de la montagne" plus la difficulté d'apprentissage que je représente mentalement comme la pente ou la valeur de dérivée ou d'une espèce de moyenne entre quelques dérivés locales (comme des quartiles) mais aussi du temps d'apprentissage que je représente comme la vitesse ou force de calcul. En tout cas un modèle de machine learning qui bouffe un maximum d'alphas de différents modèles ça serait génial. Super intéressant en tout cas.
Encore une fois, vos cours sont vraiment intéressants. Et je voulais toujours vous interpeller par rapport au livre. Je me suis inscrit mais je l'ai pas eu d'abord. Merci de votre travail formidable !
@@aristidekoffi4168 Bonne nouvelle ! Tout cela est au programme, aussitôt que cette série Machine Learning sera terminée je ferai une formation détaillée sur le Deep Learning et ses applications (CNN, RNN, etc)
![SAFEPLANET - ดาวเคราะห์ [ THE PLANET ]](http://i.ytimg.com/vi/4X1XL3I_k3c/mqdefault.jpg)
Cette vidéo est assez longue car elle contient pas mal d'information. Alors voici comment vous rendre directement aux principales sections:
0:00 : Introduction et résumé rapide du Gradient Descent
1:40 : Analogie de la Descente de la Montagne
2:56 : La formule du Gradient Descent et sa visualisation
6:06 : Explication Mathématique
9:04 : Learning Rate alpha
10:18 : Calcul du Gradient
12:40 : Résumé de l'algorithme complet (Régression Linéaire)
Comment télécharger votre livre????
Bonjour Monsieur
Comment télécharger votre livre ?
Merci d’avance
10:23 Ha, le mot est enfin lâché. 🤣 C'est que je commençais à avoir un doute. Cf. Mon commentaire sous la 1ère vidéo. 😉
Merci beaucoup 😇 quand on commence la vidéo on ne se soucie même pas de la longueur.
@@rishleyekango2852 Je ne sais pas si vous avez déjà eu le livre sinon moi je l'ai.
Je suis data scientist depuis deux ans et enseignant chercheur à l'université de Valenciennes mais je n'aurais jamais pu vulgariser et si bien expliquer la gradien descent, qui est le fondement du ML, parce qu'au final ce qu'on fait c'est que descendre des gradients. En tout cas, ta chaine est parfaite :)
Merci beaucoup, et bravo d'exercer le métier d'enseignant chercheur, c'est génial !
Soy de Cádiz
Je ne pourrais pas dire mieux. Vraiment Bravo ❤
Vous êtes la pédagogie en personne ❤️🙏
Wow ! Quel honneur ! Merci :)
trop vraie 👌🏽
Trop claire bro! OMG!!! Je viens de terminer la lecture de votre super livre!!! Des notions que j'ai pas pu comprendre au paravant plus d'un an de cela devient un jeu pour expliquer maintenant. You're special bro!
Qu'est-ce que tes vidéos sont intuitives et compréhensives.
Un grand merci pour ton travail.
Pour ce qui concerne le "Learning rate", je pense que nous avons la possibilité de choisir une valeur initiale très élevée et de la réduire progressivement au cours du programme. Si la dérivée de la fonction de coût change de signe, nous pouvons diviser la variable alpha (le "Learning rate") par 2. En utilisant cette méthode, nous pouvons bénéficier d'un apprentissage machine beaucoup plus rapide tout en évitant que la machine n'atteigne un modèle sous-optimal. Cette approche permet une convergence efficace vers le meilleur modèle. Je tiens à vous remercier pour votre excellent travail, c'est vraiment génial !
J'allais poster la même remarque, ça me semble réaliste...
Salut, l'ami , tu peux m'expliquer comment du implémente cette condition(si la dérivée change de signe ) dans la formule du Gradient Descent pout diviser alpha par 2 s'il te plait?
Je suis professeur agrégé et chercheur et la je met chapeau bas pour ta pédagogie qui sort d'ordinaire. BRAVIA, BRAVIA BRAVIA
Merci beaucoup ! Je suis honoré de recevoir un message de la part d'un chercheur et professeur agrégé !
Merci monsieur, c'est très clair et ça donne envie de découvrir ce monde de l'intelligence artificielle.
Hi Guillaume
I am student at University of Maryland University College. I am taking this semester machine learning class (DATA630) and I found your video while looking for something to help me out. I am under charm not only for the quality of the videos but also how you explain simply things that seem to be complicated before. I am lucky for being bilingual or I could miss this.
I requested and received the e-book.
Thank You very much. "You're the MAN"
Hi,
Thank you very much for watching my videos ! Also thank you for your great compliment ! :)
I am sorry I don't speak English in my videos, that's primarily because there is already a lot of English videos about machine learning on TH-cam.
Well done for being bilingual ! :D
As I have lived many years in the UK I have no problem with English, so I may do videos in Englishin the future (maybe on an other channel)
Good look and keep in touch !
Merci â ALLAH qui nous a creé ces grands cerveaux en occident 2023, comme ce merveilleux jeune talentueux nous a beaucoup appris et grace à lui jai beacoup aimé la notion du dérivé que je detestait auparavant , merci au dieu tout puissant pour tous ces vertus scidntifiques hightech qui nous épatent chaque matin...BRAVO NOTRE PROF 👍👍👍👍👍👍👍👍👍CONTNUEZ
J'adore votre pédagogie. Vous partez du principe que nous ne sommes pas tous bons en maths et vous arrivez à bien nous expliquer les choses. Je vous en remercie.
Je sors de mes études d'énergies renouvelables et n'ai pas encore trouvé de travail, merci pour vos vidéos qui me permettent de monter en compétences et m'aideront éventuellement à changer de métier
Vous etes la personnes la plus pédagogue que j'ai connu dans ma vie. Merci Beaucoup pour ces enseignements limpides. Je vous aime
Je viens de regarder et surtout de prendre des notes sur les 4 premières vidéos de la playlist.
Un énorme merci pour m'avoir autant éclairci sur les notions que je ne comprenais que très mal en cours de ML, vidéos d'une grande qualité, explications d'autant plus.
Merci beaucoup et c'est bien que tu prennes des notes, bravo tu iras loin!
Je vous suis depuis qlq mois et j'adore le travail que vous faites, le contenu est bien expliqué, les exemples bien illustrés la qualité de la vidéo est super !!! J'apprends énormément grâce à vous un grand merci
Votre manière d'expliquer les choses est tout simplement parfaite. Je ne fais qu'enchainer les videos de la playlist. Difficile de faire mieux
C'est rare de trouver des personnes qui font de la science une source de motivation et de curiosité, merci beaucoup !
Merci, ça fait très plaisir :)
Vous êtes un trésor Monsieur , vos vidéos !!!! franchement c'est un vrai régal (Instructif , pédagogue ) çà me donne l'envie d'apprendre et de monter en compétence un grand merci de la Tunisie :)
Merci beaucoup ! Je ferai tout pour vous aider dans cet objectif !
J'ai suivi plusieurs cours parlant du maching learning mais j'avoue que votre cour est le seul qui me permet de mieux comprendre
Merci pour l'effort , la qualité des vidéos et de l'explication associée
Merci d'avoir partager votre satisfaction en commentaire, c'est très important pour moi ! :)
Bonjour, j'ai commencé les cours de machine learning aujourd'hui et j'ai vu les 4 premières vidéos. C'est vraiment très clair et ça va énormément m'aider. Merci beaucoup !
Bienvenue dans la communauté !
Ta pédagogie est incoyable ! Merci de rendre des sujets aussi passionants et complexes si digestes pour des novices
Merci beaucoup :)
Salut, merci beaucoup pour ton explication. Je viens d'arriver à l'UCSD à San Diego ou j'ai pris des cours d'IA. J'étais totalement perdu mais maintenant je comprend tout! Je suis un grand habitué des tutos youtube sur tous les sujets. Je pense que c'est de loin le meilleur que j'ai pu voir! bonne continuation !
Merci beaucoup, j'en suis touché ! Continuez ainsi :)
je te remercie pour tes cours, c'est tellement bien expliqué, bonne continuation et j'espère que ta chaine sera beaucoup plus connue
Merci et j’espère que tu pourras me filer un coup de pouce en partageant ma vidéo et en t'abonnant :) A bientôt pour plus de vidéos machine learning
C"est juste aujourd'hui où j'ai commencé à suivre votre cours. Merci ça se voit qu'il est excellent.
Merci beaucoup et bon courage dans vos projets :)
Merci infiniment pour ce cour, ça montre combien de fois les maths sont très importants pour notre vie
Oui, vous avez raison, merci :)
Je n'ai jamais aussi bien compris un cours !! Vraiment bravo bravo et merci infiniment .
Ce message me fait très plaisir ! Merci et a bientôt ! :)
Vos explications donnent envie de bosser , merci énormément !
Je suis très heureux de l'apprendre ! Merci beaucoup et bon courage ! Si vous avez une question, je suis a votre disposition. :)
@@MachineLearnia Est ce qu'il y'a moyen de vous contactez ? par mail ou autre ?
@@mountassirkh2759 Mon contact est sur la page "a propos" de la chaine TH-cam, mais je risque de mettre un peu de temps a répondre, car j'ai beaucoup d'email a lire. Sinon il y a discord (lien dans la description)
Machine Learnia D’accord merci énormément.
Depuis que j'ai découvert votre vidéo, je me retrouve à vouloir regarder toutes les vidéos et lire tous les articles en deux jours tellement c'est intéressant 🤗👏👏👏👏
En fait je suis en train de travailler sur un projet de contrôle d'accès à l'habitat par le système de reconnaissance faciale.
Et vos explications est le meilleur que j'ai trouvé jusqu'ici 💪💪💪
J'ai choisi ce sujet par curiosité sur l'IA et sens que je ne vais pas m'ennuyer 👌 merci infiniment !
Masterclass cette série, merci monsieur !
Depuis que j'ai découvert votre vidéo, je me retrouve à vouloir regarder toutes les vidéos et lire tous les articles en deux jours tellement c'est intéressant 🤗👏👏👏👏
En fait je suis en train de travailler sur un projet de contrôle d'accès à l'habitat par le système de reconnaissance faciale.
Et votre explication est la meilleure que j'ai trouvé jusqu'ici 💪💪💪
J'ai choisi ce sujet par curiosité sur l'IA et je sens que je ne vais pas m'ennuyer 👌 merci infiniment !
Merci beaucoup a vous ! :)
Je suis tres content de voir que les vidéos suscitent autant d'intéret et de passion chez certaines personnes ! Bravo a vous votre projet est super !
Merci beaucoup monsieur pour votre formation qui est riche des informations et simple a comprendre par tous les catégories ,je te souhaite bonne continuation
Merci a vous aussi !
Merci pour toutes vos vidéos en Machine Learning qui sont trés professionnelles,vous etes meilleur professeur,contenues Mr
Merci beaucou[
Mr Guillaume, sachez que vous êtes le meilleur.
Merci !
Excellent ! Merci mille fois ! On devrait tous vous avoir comme prof de Data Science en école d'ingé !
Que ce soit en terme de pédagogie o de montage vidéo, tout est agréable est parfait ! Merci bcp
Merci !
@@MachineLearniace qui est marrant c'est que je ne fais pas du tout de machine learning mais suis à quelques heures d'une épreuve de modélisation (L3 maths)
Vos vidéos sont superbes, j'espère qu'il y'en aura d'autres. Merci pour ce contenu formidable.
Merci beaucoup. Oui je ne m’arrêterai jamais de faire des vidéos et de vous aider
Vidéo très bien expliquée. J'ai beaucoup aimé la métaphore montagnarde en intro. Voir une vidéo aussi claire sur la descente de gradient ça remonte le moral ! Merci++
Merci beaucoup ! :)
Merci énormément pour cette belle video
Pour ceux qui comme moi n’ont pas compris le résultats de la dérivée avec f(g(x))
Une autre façon simple est de dire (ax+b-y)^2= (ax+b-y) * (ax+b-y)
Dont la dérivée est 2*(ax+b-y)’*(ax+b-y) = 2*x*(ax+b-y)
Puisque (uv)’ = u’v + uv’
Tout a fait, merci pour le complément !
Merci pour tes vidéos !
Tu es très pédagogue dans ta manière d'expliquer le ML.
Merci beaucoup pour le compliment
Je ne sais vraiment pas comment vous remercier pour vos cours gratuits (vidéos et livre). Très bonne continuation et merci infiniment ^_^ Bravo
Pour me remercier, il suffit de dire merci comme vous venez de le faire ! ^^
(J'ai également une page tipeee sur laquelle j'offre quelques bonus)
@@MachineLearnia tu devrais mettre ton tipee dans la barre de description (sauf erreur de ma part, il n'y est pas)
@@liyahapple En effet il n'est pas présent dans cette vidéo, je vais changer cela, merci du conseil !
Merci de vos explications. Magnifique analogie de la déscente de "GRADIENT" avec une belle déscente de vallée.
Merci :)
Merci beaucoup pour cette explication pédagogique. BRAVO
votre style d'explication est super ...vous m'avez clarifier ML
Merci beaucoup, je suis content de vous avoir aidé :)
Excellent travail; bravo et merci encore,
Bravo pour la clareté de l'exposé. Ça donne envie d'en savoir plus. Encore merci et bonne continuation.
Merci beaucoup :)
Votre vidéo est très super et bien détaillée, merci pour les informations
je vous remercie énormément , j'ai trouvé votre vidéo , vous expliquez parfaitement le machine Learning , j'ai bien compris malgré que je n'avais pas de connaissances auparavant .
Ca me fait tres plaisir !
J'apprécie vos vidéos sur la machine Learning. Merci pour la formation que vous nous donnez.
Tout le plaisir est pour moi, je suis très heureux d'avoir des gens comme vous qui regardent mes vidéos :)
Merci beaucoup grâce à toi j'ai pu comprendre le Machine Learning
Ca me fait tres plaisir :)
j'aime bien votre manière d'expliquer, vis cours sont super bien expliqués, merci beaucoup pour ce que vous faites, surtout pour nous les étudiants
C'est un plaisir, merci :)
@@MachineLearnia d rien, personnellement c'est un domaine qui m'intéresse et je veux bien apprendre et approfondir sur le machine learning
Rien à dire juste magnifique ! Très simple et efficace ! Bonne continuation
cette vidéo est vraiment parfaite vous expliquez très bien merci encore pour cette vidéo
Merci pour votre retour ! Je vais continuer a faire des vidéos de ce genre alors ! :)
Bonjour, très très satisfait de vos vidéos. Tout deviens claire. Si possible, veuillez nous proposer une vidéo sur le réseau de neurones convolutifs.
je vais en faire oui
Je suis tombé sur ta vidéo au hasard sur le discord french ai... je suis charmé, like + abo :)
A vrai dire j'ai vraiment eu du mal avec ce concept, ta vidéo m'a clarifié l'esprit
Merci beaucoup ! C'est vraiment très gratifiant pour moi de savoir que je peux aider quelqu'un de plus avec cette vidéo ! :)
@@MachineLearnia Et je dois pas être le seul, vu le manque de clarté de Wikipédia et le peu de cours en ligne qui présente pas que du code... ta vidéo réponds à un vrai besoin ! J'espère que tu perceras dans les années à venir, vu l'explosion prévu du domaine, c'est pas impossible :)
Merci ! Je vais continuer sur cette voie alors. Nous verrons si la chance me sourit ! En attendant je suis déjà très satisfait de pouvoir aider quelques personnes !
Merci voilà un tuto de reference pour les francophones du ML
Un grand merci pour ton travail.
merci infiniment. vous êtes un vrai pédagogue 🥰
Merci pour votre message :)
Très bon contenu et de grande qualité! C'est tellement clair qu'on pourrait croire que finalement le machine learning c'est simple :) Merci pour toutes les vidéos, le format est très agréable avec des dessins pour bien visualiser ce que tu dis (je n'ai pas encore fait tout le tour mais j'ai hâte).
Merci, ca fait plaisir de savoir que j'arrive a bien vulgariser tout ca ! :)
Une très belle video comme ça , il y a des gens qui unlike , je suis decu !
En tous cas merci pour ces magnifiques videos que vous faites pour démocratiser le machine Learning !
Merci a vous, c'est tres gentil ! :)
Pas grave si certaines personnes n'aiment pas, le plus important ce sont les gens comme vous :)
Merci et bravo pour ta pédagogie et ton super cours !
Merci Beaucoup Alexandra !
super super travail ! merci infiniment Guillaume ! explication détaillée et claire. Je suis en M2 IoT et ta chaine m'aide bcp pour comprendre le module d'apprentissage automatique. Je viens aussi de recevoir ton E-BOOK par mail. Bonne continuation !
Merci pour ton message et bon courage dans ton Master :)
génial! j'aime beaucoup votre explication.
Très intéressant je connaissais pas du tout les notions de machine learning et t'expliques super bien. Concernant l'hyper paramètres alpha, intuitivement, je me dis que vu que alpha c'est la vitesse d'apprentissage, peut être que bien la régler ou fixer dépend du champs d'apprentissage que je vois comme la surface du plan perpendiculaire de la "carte de la montagne" plus la difficulté d'apprentissage que je représente mentalement comme la pente ou la valeur de dérivée ou d'une espèce de moyenne entre quelques dérivés locales (comme des quartiles) mais aussi du temps d'apprentissage que je représente comme la vitesse ou force de calcul. En tout cas un modèle de machine learning qui bouffe un maximum d'alphas de différents modèles ça serait génial. Super intéressant en tout cas.
Revu cette vidéo. Toujours top !
Merci !
Infiniment merci pour tes vidéos !!
Merci pour tes vidéos, c’est super clair et ça donne envie d’apprendre (alors que je n’avais jamais prévu d’apprendre le machine learning)
Une bonne occasion de s'y mettre !
Vous super et je entièrement ravis du cours
Merci a vous !
Vidéo très intéressante et facile à comprendre.
Un grand merci monsieur.
👏👏👏 Bravo et merci pour ce partage
un seul mot merci
je vous remercie tellement, c'est tres interessant
de rien :)
merci infiniment vraiment vous ete le meilleur prof, salutation d'Algérie
Salutations !
C est super votre explication on attend plus de vidéos Merci 😉
Super de savoir que la vidéo vous plait ! La prochaine arrive dans moins d'une semaine ! :)
Encore une fois, vos cours sont vraiment intéressants. Et je voulais toujours vous interpeller par rapport au livre. Je me suis inscrit mais je l'ai pas eu d'abord.
Merci de votre travail formidable !
Bonjour, merci de m'envoyer un email et je vous enverrai le livre.
sorybana92@gmail.com
merci bcp , vous êtes un vrai pédagogues , c est très utile ca
De rien, ca fait tres plaisir :)
Merci beaucoup Guillaume!
De rien :)
MERCI INFINEMENT POUR CETTE VIDEO ET SURTOUT POUR LE LIVRE C"EST TRES IMPORTANT POUR QUI EST EN RECONVERSION PROF NOTAMENT EN ROBOTIQUE ET HIGHTECH
Bravo a vous pour votre reconversion :)
@@MachineLearnia mercı
Merciiiii pour cette vidéo très clair et très abordable ,je suis trés impressionné.
Merci a vous !
bravo vraiment tes vidéos sont très clair et bien expliqué un grand merci
Merci a vous :)
Merci beaucoup pour ces explications
!
De rien ! merci
Parfait, très bien expliquée.
Merci
Merci :)
SUPER c'est vraiment cool merci beaucoup tres claires les explications
De rien :) Je suis content que ces explications vous soient utiles :)
Excellente formation. Mille merci
Merci a vous !
vous êtes génial ....bravo
Merci ,c’est intéressant , je recommande 😊
Merci infiniment,ta vidéo m'a beaucoup aidé .
Merci ! Ça me fait très plaisir de savoir ça ! :) Quels sont les autres sujets de vidéo qui t'aideraient de la même manière ?
J'aimerais que tu fasses si possible des vidéos sur les réseaux de neurones et convolution avec tensorflow . Et encore merci pour le partage
@@aristidekoffi4168 Bonne nouvelle ! Tout cela est au programme, aussitôt que cette série Machine Learning sera terminée je ferai une formation détaillée sur le Deep Learning et ses applications (CNN, RNN, etc)
Merci énormément, c'est gentil
encore une très bonne video ..Good Job !!!
Merci beaucoup :)
merci beaucoup pour tes vidéos
Merci. C'est un plaisir d'aider les autres !
Bravo, très pédagogue !!!!👏
Merci Guillaume !
Tout le plaisir est pour moi ! Heureux de partager mes connaissances avec vous.
Merci pour le livre, je suis sur les 2 et c'est extra.
Une très bonne explication.merci
Merci a vous
Merci pour ta générosité.
tout le plaisir est pour moi ! :)
Je vous remercie énormément c'est tellement simple et bien expliqué
Merci, je suis content de l'apprendre :)
Toujours géniales les explications !
Merci, je suis content de pouvoir être utile :)
Excellente explication ! Merci
Merci a vous !
excellent cours bravo
Super très bien détaillé 👌🏽
Merci !
Merci beaucoup pour cette vidéo
Vous êtes le meilleur 😊😊😊
Merci beaucoup !