Bien que l’essentiel du Deep Learning ne soit pas difficile à comprendre, il combine divers éléments tels que l’algèbre linéaire, le calcul, les probabilités, l’optimisation, le traitement du signal, la programmation, l’algorithmique et l’informatique à haute performance, ce qui complique son apprentissage.
Au lieu d’essayer d’être exhaustif, ce petit livre écrit par François Fleuret, Professeur en Computer Science à l’UNIGE, se limite au contexte nécessaire à la compréhension de quelques modèles importants.
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