Creating an Image Classification Convolutional Neural Network with Python and Tensorflow.

Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont une technique puissante utilisée en intelligence artificielle pour la classification d’images. Dans ce tutoriel, nous allons apprendre à coder un réseau de neurones convolutifs de classification d’image en utilisant Python et Tensorflow.

1. Installation des bibliothèques nécessaires :
   Pour commencer, assurez-vous d’avoir installé Python sur votre ordinateur. Ensuite, installez les bibliothèques Tensorflow et Keras en exécutant les commandes suivantes dans votre terminal :

   pip install tensorflow
   pip install keras

2. Importation des bibliothèques :
   Importez les bibliothèques nécessaires dans votre script Python :

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.keras import layers, models

3. Chargement du jeu de données :
   Dans ce tutoriel, nous allons utiliser le jeu de données MNIST qui contient des images en noir et blanc de chiffres écrits à la main. Vous pouvez charger ce jeu de données en utilisant la fonction tf.keras.datasets.mnist.load_data() :

   (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

4. Prétraitement des données :
   Avant de créer notre modèle CNN, nous devons prétraiter les données en les normalisant et en les mettant sous forme de tensors :

   
   train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
   train_images = train_images.astype('float32') / 255

test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))
test_images = test_images.astype(‘float32’) / 255

train_labels = tf.keras.utils.to_categorical(train_labels)
test_labels = tf.keras.utils.to_categorical(test_labels)

5. Construction du modèle CNN :
Créez votre modèle CNN en utilisant la classe `tf.keras.models.Sequential()` et en ajoutant des couches de convolution, de pooling et de dense :
```python
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

1. Compilation du modèle :
   Compilation du modèle en spécifiant la fonction de perte, l’optimiseur et les métriques :

   model.compile(optimizer='adam',
             loss='categorical_crossentropy',
             metrics=['accuracy'])

2. Entraînement du modèle :
   Entraînez votre modèle en utilisant la fonction model.fit() en spécifiant les données d’entraînement, le nombre d’époques et la taille du lot :

   model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64, validation_data=(test_images, test_labels))

3. Évaluation du modèle :
   Évaluez les performances de votre modèle en utilisant la fonction model.evaluate() sur les données de test :

   test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
   print('Test accuracy:', test_acc)

4. Utilisation du modèle pour la prédiction :
   Utilisez votre modèle entraîné pour prédire des classes d’images en utilisant la fonction model.predict() :

   predictions = model.predict(test_images)

En suivant ces étapes, vous serez en mesure de coder un réseau de neurones convolutifs de classification d’images en utilisant Python et Tensorflow. N’hésitez pas à explorer différentes architectures de réseau, hyperparamètres et techniques de réglage pour améliorer les performances de votre modèle.