Puis est venue la vague du deep learning. Les étudiants sont revenus à la charge. J’ai cru à une blague tout d’abord quand j’ai lu les premiers articles qui en parlaient. Ils s’agiraient de réseaux avec plusieurs couches pour faire de l’apprentissage profond. Ah bon ? Ce n’est pas ce que l’on avait avec les perceptrons ? Et ce depuis bien longtemps déjà ! Passé ce premier instant de scepticisme, je me suis dit que cet engouement devait reposer sur des bases quand même un peu plus solides, et j’ai un peu creusé l’affaire. Je me suis rendu compte qu’il y avait matière à proposer des choses intéressantes dans mes enseignements. Je suis donc parti dans l’idée de réaliser une série de supports sur le sujet, à commencer par dépoussiérer mon cours sur les perceptrons, que j’ai fait évoluer à la lumière des « nouveautés » proposées dans les bibliothèques de calcul qui font foi, en particulier sous R et sous Python.
Mots-clés : réseaux de neurones, deep learning, perceptron simple, perceptron multicouche, keras, scikit-learn, logiciel R, python, apprentissage supervisé, analyse prédictive, machine learning
Support de cours : Perceptrons simples et multicouches
Références :
Wikipedia, "Perceptron".