Archives par catégorie: Outils

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 mĂ©rite quelques notes. C’est l’objectif de ce 1er article qui couvre les parties 1, 2 et 3 de l’article. Installation Le code prĂ©sentĂ© 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. […]

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

Ce tutoriel ne peut ĂŞtre li qu’après avoir Ă©tudiĂ© le tutoriel #3c (2ème partie) et le tutoriel #2 car on y trouve de nombreux Ă©lĂ©ments communs qui ne sont pas re-expliquĂ©s ici. Cet article commente le tutoriel Tensorflow #3c de Magnus Erik Hvass Pedersen  : Keras API. Le code est ici et la vidĂ©o ici (en anglais). Les convolutions ne sont […]

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

Il est fortement recommandĂ© d’avoir Ă©tudiĂ© le tutoriel #1 et le tutoriel #2 avant celui-ci car on y trouve de nombreux Ă©lĂ©ments communs qui ne sont pas re-expliquĂ©s ici. Cet article commente le tutoriel Tensorflow #3 de Magnus Erik Hvass Pedersen  : Keras API. Le code est ici et la vidĂ©o ici (en anglais). Les convolutions ne sont pas […]

Tensorflow – Notes sur le Tutoriel #1 de Magnus Erik Hvass Pedersen – Simple Linear Model

Cet article commente le tutoriel Tensorflow #1 de Magnus Erik Hvass Pedersen  : Simple Linear Model. La vidĂ©o du tutoriel est ci-dessous (en anglais). A moins d’ĂŞtre dĂ©jĂ  bien familier avec Tensorflow (Tf) et le Machine Learning (ML), il est peu probable que tout soit très clair pour vous – non pas que ce tutoriel est mauvais […]

Recension de Machine Learning with TensorFlow de Nishant Shula

Le livre est publiĂ© par les Ă©ditions MEAP Edition (Manning Edition), un Ă©diteur qui prĂ©sente de très nombreux livres sur le machine learning. La version Ă©tudiĂ©e ici est sortie en 2017. L’auteur est Nishant Shula.

Anaconda

Si vous travaillez en local, c’est Ă  dire si vous n’utilisez que les ressources de votre ordinateur pour vos dĂ©veloppements, alors choisissez d’installer Anaconda. Comme le dit Wikipedia : Anaconda est une distribution libre et open source1 des langages de programmation Python et R appliquĂ© au dĂ©veloppement d’applications dĂ©diĂ©es Ă  la science des donnĂ©es et Ă  l’apprentissage automatique (traitement de donnĂ©es Ă  […]

Repérer les cancers

Dans un article du Figaro du 29/05/2018, intitulĂ© « Un ordinateur pour repĂ©rer les cancers », on apprenait qu’un rĂ©seau de neurones (CNN) entraĂ®nĂ© sur des images de mĂ©lanomes effectuait de meilleurs diagnostics que des dermatologues. Je suis nullement Ă©tonnĂ© du rĂ©sultat. Je vais mĂŞme tenter de le dĂ©mystifier. Un ordinateur a rĂ©ussi Ă  ĂŞtre meilleur que […]