Shallow and Deep Learning Principles

Le livre "Principes de l'apprentissage superficiel et profond" offre une analyse complète des réseaux de neurones artificiels (RNA) et de leur capacité à prédire des résultats en appliquant des principes d'apprentissage profonds et superficiels. L'auteur, Zekâi Sen, explique d'abord la mise en œuvre des RNA, qui se composent d'au moins trois couches : une couche d'entrée, une couche de sortie et une couche cachée (intermédiaire). Il est souligné qu'une architecture appropriée doit être développée, qui non seulement modélise des règles mathématiques, mais prend également en compte les variables d'actions et de réactions pouvant survenir au sein d'un événement. Le livre aborde la nécessité et les raisons de chaque modèle de RNA et établit des comparaisons avec des méthodes antérieures ainsi qu'avec des règles philosophiques et logiques.