WEBVTT 00:00.720 --> 00:03.450 Bonjour et bienvenue au cours sur l'intelligence artificielle. 00:03.490 --> 00:07.570 Dans le tutoriel d'aujourd'hui, nous allons parler d'un complément que nous allons implémenter pour 00:07.580 --> 00:08.860 notre algorithme 8: 3. 00:08.860 --> 00:12.970 Cela s'appelle la mémoire à court terme ou le LSD. 00:12.970 --> 00:20.080 Alors regardons ce que nous avons jusqu’à présent et ensuite nous discuterons de la raison pour laquelle nous avons besoin 00:20.080 --> 00:24.440 du LSD et de ce qu’il a d’autre pour lui jusqu’à présent. 00:24.440 --> 00:29.950 Et nous avons parlé des trois lettres A dans le 3C et bien sûr nous avons vu que c'est en fait 00:29.950 --> 00:34.990 un peu plus complet ou beaucoup plus complexe que ce que nous avons sur cette image, nous avons en 00:35.110 --> 00:39.640 fait trois agents multiples ou plus traversant l'environnement. et ils communiquent entre eux et ainsi de suite. 00:39.640 --> 00:44.890 Mais dans un souci de simplicité, pour l’histoire d’aujourd’hui, nous allons simplement illustrer le tout avec cet agent à la 00:45.190 --> 00:47.580 fin, nous avons ce rapport comme la partie critique. 00:47.590 --> 00:53.030 Donc, fondamentalement, une fois que nous avons un état, déclarons à cette image qu’elle passe par convolution puis passe par 00:53.050 --> 00:55.360 un brassage de Lego tirant d’aplatir une couche. 00:55.360 --> 01:02.500 Et à ce stade, nous avons des valeurs ou des nombres qui sont ensuite propagés à travers le réseau et ils entrent dans les 01:02.500 --> 01:08.620 couches cachées et ensuite, en tant que sortie, nous obtenons la partie politique ou les parties acteurs et elles reçoivent 01:08.830 --> 01:15.670 la valeur de l'état ou nous obtenons la partie critique et ce que nous allons faire aujourd’hui, c’est que nous allons parler 01:15.670 --> 01:21.010 de cette partie cachée des couches cachées. Nous pouvons en fait passer au niveau supérieur et ajouter 01:21.010 --> 01:21.700 une notification. 01:21.730 --> 01:26.440 Et nous avons déjà vu qu'il existe plusieurs notifications car ils doivent être déplacés. L'un 01:26.440 --> 01:32.900 d'eux, nous avons vu que, dans certains cas, vous pouvez avoir cette partie principale du réseau qui est propre à chaque agent. 01:32.920 --> 01:39.220 Ou vous pouvez avoir cette partie principale du réseau qui est partagée et c'est ce que nous avons vu lors de nos 01:39.220 --> 01:42.150 précédents essais d'intuition, nous avions une partie partagée du réseau. 01:42.190 --> 01:47.560 Ce réseau a été partagé entre les agents et Adlon vous en dira plus dans les didacticiels pratiques qui 01:47.830 --> 01:50.660 aident vraiment à résoudre le problème de la rupture. 01:50.830 --> 01:55.560 Et il y a beaucoup d'autres façons de modifier l'algorithme. 01:55.720 --> 01:59.720 Beaucoup d'autres ajouts peuvent être mis en œuvre. 01:59.920 --> 02:03.400 Et l’un d’eux, nous allons en discuter car nous allons 02:03.700 --> 02:10.300 avoir un côté pratique des trolls avant de frapper et Lares que vous pouvez ajouter est un elist Himmler un réseau 02:10.480 --> 02:18.610 de neurones Klare qui permet à votre algorithme d’évaluation mémoire qui permet à l’algorithme de se souvenir de ce qui s’est passé auparavant et nous 02:18.610 --> 02:21.050 allons parler de LACMA tout à l’heure. 02:21.130 --> 02:26.080 Mais fondamentalement, vous pouvez ajouter une couche supplémentaire ici qui est élistée de Lehre et améliorer votre algorithme avec quelques 02:26.080 --> 02:30.190 fonctions supplémentaires de Nimer et ce que vous verrez réellement dans la pratique de Sorrell 02:30.190 --> 02:36.250 est que nous n’avons même pas besoin de couches cachées après leur ressemblance. Vous verrez donc cela lors de la mise en œuvre à Atlanta. 02:36.250 --> 02:38.860 Il a la mise à plat tout de suite. 02:38.860 --> 02:43.530 Après cela, il a les verres à pied. Donc, fondamentalement, cette boîte représente le joueur elist. 02:43.630 --> 02:48.730 Et ensuite, tout de suite après, vous avez la sortie, de sorte que vous n’avez même plus besoin 02:48.730 --> 02:53.320 d’autres Lares cachées, simplement parce que c’est tout le pouvoir que l’antenne LSM ajoute à l’algorithme. 02:53.350 --> 02:59.200 Et encore une fois, l'algorithme ou l'architecture de votre propre réseau, c'est une chose très visuelle, c'est 02:59.200 --> 03:00.260 une préférence personnelle. 03:00.270 --> 03:05.010 C'est une chose très créative, alors vous voudrez peut-être devoir élire des joueurs que vous aurez peut-être avec l'analyste bien appris 03:05.020 --> 03:05.700 Jim Lehrer. 03:05.710 --> 03:09.130 C'est plusieurs comme cinq couches cachées après les avoir listées. 03:09.160 --> 03:11.750 C'est à vous et à vous d'expérimenter et d'explorer. 03:11.920 --> 03:18.430 Mais c’est ce que nous avons proposé dans les didacticiels pratiques. Vous verrez donc que nous avons 03:18.580 --> 03:24.410 une couche plate aplatie, puis nous avons un repaire de barrage et une sortie. 03:24.420 --> 03:28.680 Alors maintenant, nous avons beaucoup parlé de l’autre semblable, qu’est-ce que c’est un gestionnaire? 03:28.840 --> 03:34.750 Eh bien, le repaire LACMA ajoute que la mémoire donne une fonctionnalité permettant au réseau de neurones 03:34.750 --> 03:42.580 d’avoir la mémoire de ce qui s’est passé lors des itérations précédentes et il est souvent symbolisé ou représenté par un symbole qui ressemble 03:42.580 --> 03:43.280 à ceci. 03:43.300 --> 03:46.110 Ceci est juste pour commencer et je ne fais que mettre ici. 03:46.120 --> 03:51.820 Je sais que cela a l'air très tordu mais je le mets ici pour que vous puissiez voir quand nous discuterons plus en détail de cette image. 03:51.820 --> 03:58.470 Vous pouvez voir ce qui se passe afin que la sortie de cette lettre soit envoyée ici et qu’elle soit la nôtre. 03:58.660 --> 04:04.480 Donc, c'est une couche entière qui entre ici, donc c'est un vecteur de valeurs. X est un vecteur qui va dans la tige, nous 04:04.570 --> 04:06.080 allons simplement jeter la cellule. 04:06.250 --> 04:10.540 Et puis, en tant que sortie, vous obtenez un autre vecteur, à savoir la concaténation de 04:10.540 --> 04:15.030 ces magasins ou de certains autres liens. Dans notre cas, cela est lié en tant que sortie. 04:15.040 --> 04:17.350 Voyons cela plus en détail. 04:17.350 --> 04:19.090 Donc, il va se concentrer sur cette partie. 04:19.120 --> 04:23.320 En fait, nous entrons dans le processus, comme vous l'avez probablement remarqué, les lettres figurant sur le côté, nous allons le 04:23.650 --> 04:24.430 tourner de côté. 04:24.430 --> 04:31.120 Donc, comme ça et comme si de rien n'était, tout simplement comme pour réitérer le fait que même si cela ressemble 04:31.120 --> 04:36.910 à ceci, ce qui se passe réellement est une couche de valeurs, tout un vecteur de valeurs entre 04:36.910 --> 04:37.530 ici. 04:37.630 --> 04:41.440 Quelque chose est en train de se passer qui va causer tout à l'heure un vecteur entier de valises. 04:41.440 --> 04:47.310 C'est donc le calque, ce n'est pas un élément, c'est le calque lui-même. 04:47.350 --> 04:55.590 Revenons donc juste pour répéter que Lehre va là où quelque chose se passe. Lehre sort. 04:55.810 --> 04:58.680 Voilà donc que la LACMA est juste de son côté. 04:58.690 --> 05:02.370 Il est donc plus facile d’agir de cette façon et c’est une représentation commune. 05:02.500 --> 05:07.870 Pour l’instant, nous convenons pourquoi cette image était de son côté et comment allons-nous procéder avec cela. 05:07.960 --> 05:11.710 Commençons un peu plus dans cette situation LACMA. 05:11.710 --> 05:14.070 Alors, que se passe-t-il à l'intérieur d'Ellis Jim Lehrer? 05:14.080 --> 05:15.400 Donc, voici à quoi ça ressemble. 05:15.610 --> 05:20.830 Et bien sûr, cela a l'air très complexe et nous n'allons certainement pas passer par tout cela maintenant, 05:20.860 --> 05:24.000 simplement parce qu'il y a beaucoup de choses à discuter. 05:24.010 --> 05:32.080 Il s’agissait de l’opération sage de l’opération Xolair. Il n’ya pas que de nombreux détails complexes à traiter, sans quoi nous n’entrerons pas dans 05:32.110 --> 05:37.720 les détails, car sinon nous risquerions de nous en écarter et ce n’est pas dans le 05:37.720 --> 05:42.410 but de ne pas parler d’Else. barrages ici qui vont utiliser le LACMA. 05:42.430 --> 05:48.520 Et si vous souhaitez en savoir plus sur les systèmes Ellis, vous pouvez y aller ou nous sommes ici. 05:48.520 --> 05:50.130 Le blog de Christopher Ola. 05:50.500 --> 05:56.750 Il a une bonne description de ses racines ou nous parlons également de LACMA dans notre âge d’apprendre en profondeur, c’est bien sûr que 05:56.770 --> 05:58.060 vous pouvez le vérifier. 05:58.060 --> 06:01.420 Nous avons également une section complète sur les réseaux et systèmes de neurones récurrents. 06:01.540 --> 06:06.470 Donc, fondamentalement, c'est la partie interne du système. 06:06.520 --> 06:12.160 Et ce qui se passe est comme la jambe qui entre, nous allons donc en parler de manière intuitive à un 06:12.160 --> 06:17.650 niveau très fondamental, juste ce qui allait nous suffire pour comprendre ce qui se passe ou pourquoi il y a de 06:17.650 --> 06:18.400 la mémoire. 06:18.400 --> 06:23.530 Et pour que vous puissiez aussi mieux comprendre ce dont Atlanta parle quand il met en œuvre cela. 06:23.560 --> 06:29.440 Donc Largo est dans tout ça, c'est quelque chose qui se passe essentiellement ici, Larry monte. 06:29.710 --> 06:35.710 Ce que nous devons réellement voir, c’est qu’il existe ces éléments et que ce Lehre est 06:35.800 --> 06:37.480 également un intrant supplémentaire. 06:37.480 --> 06:42.970 Donc rappelez-vous que généralement vous avez comme une entrée d'un précédent Lehre puis cette lettre et ensuite vous avez 06:42.970 --> 06:49.290 une sortie si vous pensez à cette image nous avions auparavant le réseau normal qui n'est pas de son côté qui est 06:49.290 --> 06:52.660 comme de gauche à droite du haut de bas en haut. 06:52.810 --> 06:55.350 Mais à moins que vous n'ayez réellement plus d'intrants. 06:55.360 --> 06:59.410 Je sais donc que cela devient de plus en plus complexe, mais au moins, nous pouvons les comprendre. 06:59.410 --> 07:03.380 Donc, ceci est votre cellule de mémoire. 07:03.400 --> 07:06.760 C’est la clé et c’est ce dont vous allez entendre parler à Heidel Atlanta. 07:06.880 --> 07:15.220 Ainsi, la cellule de mémoire est quelque chose qui est sauvegardé dans la liste, de sorte que ces entrées et sorties sont réellement ici. 07:15.490 --> 07:18.280 Ce que vous regardez est l’axe temps. 07:18.280 --> 07:26.260 Donc, ceci est résolu dans le temps, donc dans une itération spécifique, cela se produit, mais ensuite cette valeur est extraite du possed et ces valeurs sont transmises à 07:26.260 --> 07:30.910 ces valeurs, ces valeurs sont extraites du passé et ces valeurs sont transmises au futur et à 07:30.910 --> 07:35.660 la manière dont elles transmettent la richesse. la façon dont le travail d'équipe d'autre donc nous sommes 07:35.680 --> 07:38.480 suivis inquiets de trop ce qui se passe ici. 07:38.590 --> 07:44.950 Tout ce que nous avons besoin de comprendre, c’est que lorsque la lettre entre et nous 07:44.950 --> 07:51.740 avons ici une valeur du passé qui est stockée dans le LSD dans la mémoire à long terme. 07:52.060 --> 07:59.950 Nous avons cette cellule de mémoire et quelle que soit la valeur qui existait auparavant, elle reste simplement ici car 07:59.950 --> 08:04.960 elle est parcourue librement, à l'exception de ces opérations ponctuelles où elle peut 08:04.960 --> 08:07.210 être fermée ou complétée. il. 08:07.330 --> 08:13.360 Quoi qu’il en soit, il n’ya que quelques valeurs qui circulent librement, c’est donc fondamentalement qu’elles sont 08:13.360 --> 08:14.900 transmises au prochain point. 08:14.920 --> 08:20.350 Donc, vous pouvez simplement penser à cela comme à une mémoire qui ressemble à une 08:20.350 --> 08:25.750 clé USB ou à quelque chose du genre que cette cellule a et se souvient 08:25.750 --> 08:30.350 de la valeur précédente qui était ici lire de cette valiance sur. 08:30.370 --> 08:33.670 Et cette valeur est l'état caché. 08:34.000 --> 08:37.670 Ainsi donc, le H et l'état caché sont fondamentalement. 08:37.740 --> 08:42.000 Et maintenant, la valeur qui vient du passé et qui est ensuite utilisée dans le système. 08:42.010 --> 08:48.180 Et comme vous pouvez le voir à la fin, après tout ce qui se passe, vous obtenez une lettre qui est envoyée et 08:48.220 --> 08:53.170 c’est pour que vous obteniez cette valeur qui sort et qui est identique à celle qui est transmise. 08:53.170 --> 08:59.440 Donc, en gros, l'équipe Ellis se souvient de deux choses: il existe une valeur constante qui est comme un reste dans 08:59.440 --> 09:04.720 la liste et qui peut être changée comme ceci est un lecteur flash comme une valeur constante. 09:04.720 --> 09:05.990 Donc, la cellule de mémoire. 09:06.040 --> 09:11.940 Et vous pouvez donc avoir le luxe de stocker quelque chose dans cet espace et cette mémoire et elle sera 09:11.930 --> 09:15.290 transmise au futur pour chaque fois à la prochaine itération. 09:15.320 --> 09:20.620 Donc, comme l’algorithme était dans un environnement, il voyait que quelque chose avait fait quelque chose et ainsi de suite. 09:20.650 --> 09:25.690 Et puis dans le LACMA, vous pouvez stocker une certaine valeur, elle se souviendra de cette valeur même si elle 09:25.690 --> 09:26.960 se trouve dans l'état suivant. 09:27.400 --> 09:31.420 Et aussi l’autre valeur dont ils se souviendront mal se souviendra de sa sortie précédente. 09:31.420 --> 09:35.370 Il se souviendra automatiquement de sa sortie précédente, de sorte que la sortie va ici et va ici. 09:35.560 --> 09:42.160 Il s’agit donc essentiellement du niveau très très élevé de ce qui se passe dans un LSM. 09:42.160 --> 09:47.530 Encore une fois, si vous souhaitez plus de détails, comme beaucoup de ressources, où vous pouvez trouver et à ce stade, 09:47.530 --> 09:51.100 nous n'avons pas besoin d'entrer dans autant de détails sur toutes ces choses. 09:51.100 --> 09:56.440 Nous avons juste besoin de comprendre que vous savez ce qu'est une cellule de mémoire, 09:56.440 --> 10:02.270 quelle est son adhésion à une cellule de mémoire, et comment cela facilite la mémoire pour lui. 10:02.330 --> 10:09.920 Et la question est tellement maintenant que nous avons en quelque sorte un aperçu général de tout cela pour renforcer ou 10:10.250 --> 10:16.220 pour consolider cette connaissance que vous êtes un peu comme donner une raison à cette connaissance. 10:16.220 --> 10:19.160 Posons la question pourquoi avons-nous besoin de mémoire. 10:19.190 --> 10:23.180 Pourquoi avons-nous besoin de mémoire dans notre algorithme A-3 ou autre? 10:23.180 --> 10:26.990 Eh bien, regardons notre exemple le défi que nous relevons dans cette section. 10:26.990 --> 10:32.420 Le défi consiste donc en une évasion. Ce qui se passe et ce qui se produira se présentera à cet 10:32.420 --> 10:37.340 environnement. Vous devez détruire ce petit bloc que vous devez détruire avec cette petite balle. Assurez-vous qu'il 10:37.340 --> 10:41.120 s'agit bien de votre type de raquette ou de plate-forme en mouvement. autour. 10:41.150 --> 10:46.610 Et il doit, où que le ballon vole, attraper le ballon, rebondir sur la plate-forme et revenir en arrière pour frapper 10:46.610 --> 10:48.160 des balles sur les murs. 10:48.160 --> 10:50.060 Retournez un bloc et revenez. 10:50.060 --> 10:54.270 Et c'est donc l'essence de ce que vous devez accomplir. 10:54.290 --> 11:02.330 Mais regardons maintenant cette balle comme si vous imaginiez que vous utilisiez une procédure d’algorithme 83C et 83C ou un agent dans l’un de 11:02.330 --> 11:04.040 ces agents dans 08h30. 11:04.160 --> 11:07.550 Vous voyez cette image qu'est-ce que vous extrayez d'ici. 11:07.670 --> 11:09.580 Quelle serait votre action ici pour vous. 11:09.740 --> 11:11.790 Ainsi, vous pouvez voir les balles voler à droite. 11:11.840 --> 11:13.640 Si bien que ça vole à droite. 11:13.640 --> 11:16.610 Donc, ça va quelque part et peut-être que ça vole vers la droite, vous pouvez. 11:16.610 --> 11:20.230 Pourriez-vous tirer cette conclusion si vous préférez que cela vienne à vous. 11:20.240 --> 11:23.720 Vous pourriez probablement le faire et vous êtes peut-être au bon endroit pour attraper le ballon. 11:23.930 --> 11:28.890 Mais que se passe-t-il si la balle ne vole pas réellement de cette façon mais vole que si elle vole de cette façon? 11:28.910 --> 11:34.250 Le problème, c’est que vous ne pouvez pas voir à partir de cette image de quelle façon il vole parce que vous ne savez 11:34.250 --> 11:36.370 pas où il se trouvait dans le moment précédent. 11:36.560 --> 11:39.220 Donc, si c'était ici, alors ça vole comme ça. 11:39.230 --> 11:43.850 Donc, si vous connaissiez le moment précédent, si vous saviez que c’est là que vous seriez là, vous 11:43.850 --> 11:48.650 savez qu’il est humain de tracer une ligne de démarcation pour ces deux-là et vous direz d’aller dans cette direction. 11:48.920 --> 11:52.360 Mais si vous le saviez ici, vous tracez des lignes comme si vous alliez dans cette direction. 11:52.490 --> 11:54.320 D'ailleurs, regarde ça. 11:54.320 --> 11:57.130 Cela aurait pu être quelque part comme ici. 11:57.140 --> 12:01.280 Peut-être que ça monte, peut-être que c'est en fait ainsi, peut-être que c'était 12:01.460 --> 12:05.960 ici et que je montais avec tellement, une image est très difficile, en fait, c'est impossible. 12:05.960 --> 12:10.540 C'est comme géométriquement impossible de dire dans quelle direction la balle vole. 12:10.550 --> 12:18.830 Et c’est la raison pour laquelle la mémoire du LSD aide réellement notre mémoire Mfat. Elle peut encore faire du bon 12:18.830 --> 12:24.610 travail, mais peut-être deviner ou bien trouver d’autres moyens de comprendre où aller. 12:24.620 --> 12:31.520 Mais avec le mouvement de la tige, ne bougez que cette mémoire, donc si nous remontons avec cette valeur, cela ressemblait un 12:31.520 --> 12:37.460 peu à la sortie de la valeur précédente ou peut-être savez-vous que vous pouvez la stocker ici ou 12:37.460 --> 12:43.250 sur la base de cette valeur ou sur les informations qu'il obtient à partir du moment précédent. 12:43.250 --> 12:45.920 Alors disons de ce qui s'est passé ici. 12:45.920 --> 12:51.650 Donc, c'est là où se trouvait votre balle avant afin que vous puissiez transmettre des informations sur l'environnement depuis le 12:51.650 --> 12:53.200 point précédent dans le temps. 12:53.270 --> 12:57.900 Alors maintenant vous l'avez maintenant vous savez non seulement avoir vos informations de l'image. 12:58.040 --> 13:02.850 Si nous remontons encore plus loin, vous vous souviendrez de cette information de l'image. 13:02.870 --> 13:06.050 C'est voué à l'échec, mais nous travaillons actuellement à diffuser des informations. 13:06.050 --> 13:10.020 L'image est venue ici ici ici s'est transformée en ces valeurs aplaties. 13:10.160 --> 13:11.500 Et si cette information pour eux. 13:11.510 --> 13:13.320 Image entrant dans tout le système. 13:13.340 --> 13:20.150 Et maintenant, tout à coup, comme vous vous en souvenez, ne venez pas de quelque part, mais du moment 13:20.600 --> 13:21.290 précédent. 13:21.290 --> 13:24.630 C'est donc là que vous démontrez que vous venez du haut ou du ballon de gauche à droite. 13:24.650 --> 13:28.410 En fait, c’est juste que ça reste juste dans le repaire elist. 13:28.490 --> 13:31.170 Vous avez cette information juste à travers l'architecture. 13:31.180 --> 13:33.980 Ils diront que vous avez des informations sur ce qui s'est passé auparavant. 13:34.160 --> 13:40.940 Et donc nous revenons en arrière, cette information vous aide maintenant à prendre une décision sur ce qu'il faut faire. 13:40.940 --> 13:42.930 Aide l'algorithme à prendre une décision. 13:43.010 --> 13:45.010 Et maintenant, tout à coup, il le sait. 13:45.140 --> 13:45.500 D'ACCORD. 13:45.500 --> 13:48.320 Donc, la balle est réellement en jeu non plus. 13:48.350 --> 13:52.730 Disons qu'il vole dans cette direction ou dans cette direction, donc je suis au bon endroit. Je devrais rester ici. La 13:52.730 --> 13:57.050 balle vient dans ma direction ou si elle se rend compte que la balle est couchée là, elle devrait commencer à 13:57.050 --> 14:00.710 se déplacer vers la gauche. car s'il attend un peu plus longtemps, il sera trop tard. 14:00.740 --> 14:01.780 Et ils vont rater le bal. 14:01.940 --> 14:08.630 En gros, c’est comme ça que les listes d’éléments aident vraiment dans l’algorithme et c’est exactement ce que 14:08.630 --> 14:12.360 nous verrons lorsque vous ferez les tutoriels pratiques d’Atlanta. 14:12.500 --> 14:14.370 Voilà, voilà comment fonctionnent ces équipes. 14:14.480 --> 14:20.720 Et juste une note supplémentaire, comme nous l’avons mentionné au début, les équipes Ellis ne sont pas nécessaires à 100%. 14:20.720 --> 14:25.430 Ils ne sont pas complets Ils ne sont pas complètement attachés à leur algorithme. 14:25.550 --> 14:29.420 Vous voudrez peut-être les intégrer dans un algorithme de niveau C, mais vous ne voudrez peut-être pas les utiliser en 14:29.420 --> 14:31.180 fonction de la situation où vous choisirez d'installer Arctic. 14:31.250 --> 14:37.340 Il y a beaucoup d'ajouts et nous avons déjà discuté de l'ajout ou de la modification où le réseau de neurones est partagé 14:37.340 --> 14:40.950 entre les acteurs, qu'il ne soit pas partagé entre les agents ou non. 14:41.010 --> 14:46.610 Maintenant, néanmoins, elist Jim, vous en trouverez un autre dans les didacticiels pratiques, où nous ajoutons une 14:46.610 --> 14:51.280 entropie calculée à l'aide d'une stratégie lösen Adlon qui vous guidera à travers cela. 14:51.290 --> 14:57.190 Donc, fondamentalement, un algorithme A-380 peut apporter de nombreuses modifications. 14:57.290 --> 15:03.180 Rappelez-vous simplement que cela dépend de ce que vous voulez réaliser et que cela vous encouragera 15:03.180 --> 15:09.060 également à explorer si vous allez implémenter beaucoup de ces algorithmes et en essayer différents. 15:09.180 --> 15:14.880 Nous avons déjà discuté d'un couple et peut-être que vous pouvez trouver quelques modifications supplémentaires qui pourraient vous intéresser 15:14.880 --> 15:19.110 ou peut-être que lorsque vous regardez ces tutoriels, peut-être que vous les achetez, d'autres 15:19.110 --> 15:21.330 modifications sont apparues qui sont très intéressantes. 15:21.330 --> 15:27.330 C'est donc certainement un sujet sur lequel vous pourriez vous pencher et qui pourrait améliorer davantage vos connaissances 15:27.420 --> 15:30.740 en intelligence artificielle et en création de ces algorithmes. 15:30.780 --> 15:34.200 Et sur cette note, j'espère que vous avez apprécié ce tutoriel et que je vous chercherai la prochaine fois. 15:34.200 --> 15:35.380 Jusque-là profiter. 15:35.380 --> 15:35.590 JE.