Introduction à l’apprentissage automatique (Coding TensorFlow en français)
L’apprentissage automatique est un domaine en pleine expansion qui utilise des algorithmes informatiques pour analyser et interpréter des données, et ainsi améliorer la performance d’un système sans être explicitement programmé. Un outil populaire pour l’apprentissage automatique est TensorFlow, une bibliothèque open-source développée par Google.
Dans ce tutoriel, nous allons nous concentrer sur l’utilisation de TensorFlow en Python pour créer et entraîner des modèles d’apprentissage automatique. Nous allons commencer par installer TensorFlow et ses dépendances, puis explorer les bases de la création d’un modèle simple avec TensorFlow.
Installation de TensorFlow
Pour commencer, vous devez installer TensorFlow en utilisant pip, le gestionnaire de paquets Python. Ouvrez une fenêtre de terminal et exécutez la commande suivante :
pip install tensorflow
Assurez-vous d’avoir une version récente de pip installée sur votre système. TensorFlow fonctionne avec plusieurs versions de Python, mais il est recommandé d’utiliser Python 3.x pour profiter des dernières fonctionnalités.
Création d’un modèle simple avec TensorFlow
Maintenant que vous avez installé TensorFlow, vous pouvez commencer à créer un modèle d’apprentissage automatique. Nous allons créer un réseau de neurones simple pour classer des images en noir et blanc. Voici un exemple de code pour créer et entraîner ce modèle :
import tensorflow as tf
# Définition du modèle
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# Compilation du modèle
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# Entraînement du modèle
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)
# Évaluation du modèle
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print(f'Accuracy: {test_acc}')
Dans ce code, nous avons créé un modèle séquentiel avec trois couches : une couche d’entrée qui aplatit les images en 28×28 pixels, une couche cachée avec 128 neurones et une fonction d’activation ReLU, et une couche de sortie avec 10 neurones et une fonction d’activation softmax. Nous avons compilé le modèle avec l’optimiseur Adam et la perte d’entropie croisée catégorique clairsemée. Enfin, nous avons entraîné le modèle avec les données d’entraînement et évalué sa performance avec les données de test.
Conclusion
Dans ce tutoriel, nous avons couvert les bases de l’utilisation de TensorFlow en Python pour créer et entraîner des modèles d’apprentissage automatique. TensorFlow offre une large gamme de fonctionnalités et de modules pour la création de modèles avancés, y compris le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, et plus encore. Nous vous encourageons à explorer davantage ces fonctionnalités pour améliorer vos compétences en apprentissage automatique. Bonne chance!
Bonjour
Merci pour ces vidéos
Pour un besoin particulier je souhaite entraîner le modèle sur le contenu des fichiers XML
Comment y parvenir
Cordialement
Bonjour, je ne comprends toujours pas comment on les valeurs de X et Y ont fait Y = 2X – 1 😅
tres belle vulgarisation
Clair, concis, précis
Merci infiniment pour ce cours qui me laisse espérer que l'I.A est un domaine finalement accessible
Bonjour bravo et merci pour vos cours
Hello, c'est inspirant, j'ai regardé toutes vos vidéos je pense. Mais à chaque fois vous prenez l'exemple de photos… hors moi j'ai des données mathématiques, et il y a rarement des vidéos dans ce sens. Est-ce que vous avez une formation, même payante qui pourrait m'aider ?
Les ingénieurs informatiques sont pas vraiment bien placés pour parler d'apprentissage automatique. Sacré blague que ce terme au passage.
Faut faire faire vos vidéos par des matheux dans une moindre mesure des stateux, pas par des ingénieurs informatiques ils y bittent que la partie machine. Le learning ils le voient comme l'outil alors que c'est tout l'inverse. Ca se voit dans la prez…
Ce qui est décrit dans cette vidéo n'est pas du Self Learning, mais du Reinforcment learning. Sinon, c'est assez bien.
Super , court et précis !! Merciii
Bonjour, le lien "Hello world of Machine……) ne fonctionne plus.
Jolie introduction pour du réseau de neurone .. merci pour la vidéo !
merci
quelle sont les méthodes classique d'apprentissage automatique
Where can I find more tensorflow courses in French?
@TensorFlow Thank you