Archives par catégorie: Outils

TinyML – Pete Warden & Daniel Situnayake

Si vous dĂ©butez avec le Machine Learning (ML), ou plus particulièrement avec le Deep Learning (rĂ©seaux de neurones), implĂ©mentĂ© pour microcontrĂ´leurs , et si vous ĂŞtes dĂ©jĂ  familiers avec TensorFlow alors ce livre de Pete Warden & Daniel Situnayake est fait pour vous. Le livre fait plus de 460 pages. Il est Ă©ditĂ© chez O’Reilly […]

Certification TensorFlow

Certification TensorFlow

TensorFlow a crĂ©Ă© une certification en avril 2020.  Je l’ai obtenue dĂ©but aoĂ»t 2020. Cette certification s’adresse tout d’abord aux dĂ©veloppeurs et aux data scientists qui « souhaitent dĂ©montrer leurs compĂ©tences pratiques en machine learning via la crĂ©ation et l’entraĂ®nement de modèles avec TensorFlow Â» L’intĂ©rĂŞt de cette certification, outre son aspect promotion de votre expertise, qui vous […]

TensorFlow 2.0 – nouveau tutoriel

TensorFlow 2.0 (Tf) a Ă©té annoncé le 30/09/2019. C’est une bonne nouvelle ! Les versions antĂ©rieures souffraient de nombreux dĂ©fauts dont certains ont Ă©tĂ© corrigĂ©s avec la 2.0. Pour autant, le framework Tf ne s’est pas complètement transformĂ©. C’est toujours « une usine Ă  gaz », complexe, mal documentĂ©e et pas toujours performante. Tutoriels sur le site Tf Il […]

MNIST – lecture de la base

MNIST est le « Hello World » du Deep Learning. Nous avons dĂ©jĂ  Ă©crit plusieurs articles Ă  son sujet afin de prĂ©senter diverses mĂ©thodes de rĂ©solution du problème de classification de chiffres manuscrits. MNIST – scikit-learn – code d’A. Geron Tensorflow – Notes sur le Tutoriel #1 de Magnus Erik Hvass Pedersen Depuis l’Ă©criture de nos articles, […]

Nouvelles Notes sur la leçon #1 de Fastai – Classification d’images

Ce cours est en complĂ©ment de : Notes sur la leçon #1 de Fastai – Deep Learning Cet article complète nos commentaires prĂ©cĂ©dents sur la leçon #1 : What’s your pet. Trois notebooks Jupyter, (trois gists) Ă  exĂ©cuter dans l’environnement Google Colaboratory sont proposĂ©s : Pour commencer Bienvenue Ă  Jupyter Notebook Tuto 1 – What’s your […]

The Boston Housing Price dataset

Partant du principe qu’il vaut mieux s’adresser Ă  Dieu au’Ă  ses Saints, après avoir Ă©tudiĂ© The Boston Housing Price dataset avec (JM) Jojo Moolayil, prĂ©sentons ici la version de F. Chollet (FC), l’auteur de Keras. Si le code de JM est très intĂ©ressant d’un point de vue pĂ©dagogique, il ne l’est pas en termes d’efficacitĂ© […]

Recension de Learn Keras for Deep Neural Networks

Le livre Learn Keras for Deep Neural Networks de Jojo Moolayil, publiĂ© chez Apress est un livre de 182 pages qui se veut une introduction au Deep Learning (apprentissage profond) en s’appuyant sur la librairie Keras. Chapitre 1 : An introduction do Deep Learning and Keras Le chapitre #1 : An introduction do Deep Learning […]

TensorFlow 2 – tutoriel #1

TensorFlow est en version 2 Alpha depuis mars 2019. The 2.0 Alpha release is available now. Users can use this today and get started with all that TensorFlow 2.0 has to offer.  https://www.tensorflow.org/community/roadmap Les changements sont importants, notamment en ce qui concerne la simplification d’usage. C’est ce que nous allons voir avec ce tutoriel. Contrairement […]