Découvrir le deep learning en exercices

Les notebooks utilisent principalement pytorch car la lecture du code décrivant un réseaux de neurones est une des plus intuitives. Elle est beaucoup moins verbeuse que celle de tensorflow et offre plus de liberté dans la conception d’un modèle de deep learning. C’est ce qui a séduit de nombreux chercheurs à l’utiliser d’autant plus cette liberté ne s’est pas faite au détriment des performances. pytorch supporte également le standard ONNX ce qui facilite la mise en production de modèles.