y = ax + b

Pour comprendre les réseaux de neurones, il n’est pas indispensable, contrairement aux idées reçues, de disposer d’un background mathématique très élevé. Le niveau du Lycée suffit. Si vous avez compris l’équation de la droite et la régression linéaire, alors vous comprendrez les réseaux de neurones. C’est ce que cet article tente de démontrer. Cet article […]

Notes sur la leçon #1 de Fastai – Deep Learning

Les cours de fastai – Deep Learning for Coders, sont parmi les plus intéressants (les meilleurs à notre avis) disponibles gratuitement sur le Web. L’approche pédagogique qui consiste à apprendre le DL en codant est très efficiente. Les cours de fastai concernent le Machine Learning et le Deep Learning. Cet article est un ensemble de […]

Notes sur le crash course de @fchollet sur TensorFlow et Keras

Le crash course sur TensorFlow 2.0 de François Chollet @fchollet fondateur de Keras mérite quelques notes. C’est l’objectif de ce 1er article qui couvre les parties 1, 2 et 3 de l’article. Installation Le code présenté est dans l’environnement de Google Colaboratory GCP. On commence par l’installation de tf-nightly-gpu-2.0-preview. Il s’agit de l’installation pour GPU. […]

Notes sur la leçon #3 de Fastai – Deep Learning

En quelques lignes de code, en très peu de temps, grâce aux logiciels de fastai, on réussit à se classer parmi les 10% les meilleurs de la compétition Kaggle – Planet (multi label classification).

Reconnaître automatiquement un drapeau breton

Encore une fois, merci à Jeremy Howard, pour son merveilleux cours sur le Machine Learning. Cet article doit tout (sauf les erreurs) à son cours n°2 : https://course.fast.ai/videos/?lesson=2 Nous développons ici, dans Google Colab, une application, qui permet de détecter automatiquement si un drapeau est un drapeau breton, un drapeau pirate ou un drapeau de […]

Tutoriel – l’apprentissage par renforcement – taxi-v2

L’apprentissage par renforcement est avec les réseaux de neurones par convolution et les réseaux de neurones récurrents, celui qui obtient les résultats les plus spectaculaires mais son utilité dans des cas pratiques est discutée (hormis le domaine du jeu). Pour illustrer l’apprentissage par renforcement, le toolkit choisi est celui de Gym,  et le code celui […]

Les enjeux de l’Intelligence Artificielle pour les Entreprises

L’objectif de cette introduction à l’intelligence artificielle (IA) est d’apporter les connaissances minimales aux dirigeants d’entreprise afin de les aider à décider d’une stratégie à mettre en place pour prendre en compte les bouleversements forndamentaux que l’IA va – sous peu – introduire au sein de leurs entreprises. Description Le programmes de ce séminaire est […]

Arbre de décision – Gini

  Les arbres de décision apprennent leurs règles en décidant quels attributs mettre à la racine de l’arbre puis de chacun des noeuds. La sélection d’attributs se fait le plus souvent en calculant soit l’indice Gini soit l’entropie. Pour notre exemple, nous nous inspirons de l’article how decision tree algorithm works. Dans notre exemple, nous avons […]

MNIST – scikit-learn – code d’A. Geron

MNIST est le Hello World du Machine Learning. Le présent article commente le code du §3 du livre d’Aurélien Geron. Rappel de ce que nous avons écrit à son sujet. Le livre Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems d’Aurélien Geron est très très bon. Il est complet, profond, bien […]

Tensorflow – Notes sur le Tutoriel #3C de Magnus Erik Hvass Pedersen – Keras API – Functional Model

Ce tutoriel ne peut être li qu’après avoir étudié le tutoriel #3c (2ème partie) et le tutoriel #2 car on y trouve de nombreux éléments communs qui ne sont pas re-expliqués ici. Cet article commente le tutoriel Tensorflow #3c de Magnus Erik Hvass Pedersen  : Keras API. Le code est ici et la vidéo ici (en anglais). Les convolutions ne sont […]