lien du code:
https://github.com/IA-bete-et-mechante/IA_apprend_a_marcher
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tutoriel langage r
Dans ce tutoriel sur GridSeearchCV et RandomsearchCV on va voir comment on peut utliser ces objets pour evaluer toutes les combinaisons possible d'hyperparametres pour votre modele. C'est un excellent moyen pour comparer les modeles d'apprentissage automatique. GridSearchCv prend un peu de temps de calcul, car il entraine beaucoup de modele, c'est pourquoi il peut etre interessant de ne pas parcourir tous les hyperparametres, c'est tout l'interet de RandomizedSearchsearch
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commen faire de la cross-validation avec scikit-learn
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Dans cette video on explique comment choisir les modeles et les hyperparametres dans scikit learn
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dons cette video on explique comment sont compose le tableau Numpy
il y a deux composantes dans chaque tableau:
1.l'emplacement memoire avec les donnees du tableau
2.une partie visualisation avec un certain nombre d'indices
La 'shap' du tableau numpy est tout simplement le nombre d'indices utilises pour la visualistion
il est tres facile d'ajouter autant d'indices qu'on le souhaite a un tableau numpy, grace a la fonction reshape
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Dans cette video, on va voir comment realiser un simple modele pour reconnaitres les chiffres entre 0 et 9 avec de l'apprentissage automatique
lien vers la video pour installer Google Colab:
https://youtu.be/TpwNlP1nLag
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Bonjour a tous, aujourdhui on va continuer la série de vidéos sur
l’apprentissage automatique avec scikit-learn ou scikit pour les intimes. Dans
la vidéo précédente, nous avons defini
l'apprentissage automatique
puis nous avons precisé un petit peu comme fonctionne l’apprentissage supervisé.
dans cette vidéo
je vais parler des sujets suivants:
-qu’est ce que scikit -learn?
-quels sont les avantages et inconvenient de scikit-learn
- comment installer scikit-learn
- comment utiliser jupyter notebook ou google colab
-quelques conseils pour ceux qui debutent en Python
Alors on va commencer par expliquer scikit-learn. C’est pas tres facile a prononcer, mais on peut comprendre que ca veut dire kit scientifique d’apprentissage en anglais.
Scikit learn est une bibiliotheque Python qui nous permet de faire de l’apprentissage automatique en utilisant des modeles puissants, sans avoir a nous soucier de coder tous les algorithmes qui permettent leur fonctionnement.
En gros vous avez le choix
Coder vos algorithmes en partant de zero en Python pur
Utiliser scikit learn
Utiliser une autre bibliotheque (tensorfow, pytorch)
Alors coder depuis zero en Python, c’est bien mais ca nous prendrait un temps fou, et il faudrait passer pas mal de temps aussi a etudier en detail les fonctionnement mathematique des algorithmes. C’est interessant, et peut etre que vous aurez envie de le faire un jour, mais c’est pas la meilleure facon pour debuter en apprentissage automatique. A la place de faire tout ca, et de taper 1000 ligne de code par modele, on peut tout faire en 4 lignes de code sur scikit et c’est tres facile a utiliser, tout en etant tres efficace. C’est un tres bon point d’entree pour commencer a faire de l’apprentissage automatique. Alors que d’autre bibliotheques comme tensorflow ou Pytorch par exemple sont plus complexes à utiliser. Donc je recommande de faire plutot dans cet ordre la:
1.commencer avec scikit
2.aller plus loin avec tensorflow ou pytorch
Puis si vous etes vraiment super motive poiur comprendre chaque detail de vos algo
3.tout coder en Python pur
La documentation de scikit learn est aussi vraiment tres bien redigee, elle est tres claire, et les principes de design des classes de la bibliotheques sont tres bien expliques. On fera un petit tour dans la documentation plus tard.
Scikit-learn vous aussi fournit de nombreuses options pour chaque modèle afin que vous
puissiez régler les hyperparametres pour des performances optimales. Les hyperparametres sont les paramètres qui sont choisi par vous avant de commencer à entraîner votre modèle. Si vous ne comprenez pas bien ce que sont les hyperparametres pour l’instant, ne vous inquietez pas, on va expliquer tout ca en detail, dans la prochaine video.
Scikit-learn choisit également des valeurs par défaut sensees pour ces hyperparametres , comme ca on peut commencer rapidement a utliser les modeles meme sans connaitre le detail de chaque modele.
lien vers la video pour installer Anaconda:
https://youtu.be/v2y2g5JZ6Ow
lien vers la video pour installer Google Colab:
https://youtu.be/TpwNlP1nLag
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Avez-vous entendu parler de ce concept appelé "apprentissage automatique", et vous essayez de comprendre exactement ce que cela signifie? Ou peut-être vous êtes intéressé par les projets d’Intelligence artificielle que vous découvrez dans les journaux mais vous ne savez pas par où commencer? Si oui, je suis là pour vous aider.
Je commence aujourdhui une nouvelle série de vidéos sur l'utilisation de la bibliothèque scikit-learn en Python pour l'apprentissage automatique.
Dans cette série, je vais commmencer des bases les plus simples puis la série évoluera progressivement pour montrer comment gerer l'intégralité d’un projet d’apprentissage automatique de A a Z. il n’y a besoin d’aucun prerequis sur l'apprentissage automatique pour suivre ces videos, et en fait,
nous allons passer les prochaines vidéos à parler d'apprentissage automatique sans ecrire une seule ligne de code. La raison étant, il n'y a vraiment aucun intérêt à utiliser scikit-learn si vous ne savez pas exactement ce qu’est l’apprentissage automatique.
Vous aurez besoin d'avoir au moins une expérience minimale avec le langage de programmation Python, mais je suggérerai quelques ressources dans la prochaine vidéo si vous ne connaissez pas encore Python.
Alors avec ça, commençons!
Dans cette vidéo, je couvrirai les sujets suivants: Qu'est-ce que l'apprentissage automatique? Quels sont
les trois principales catégories d'apprentissage automatique? Quels sont quelques exemples d'apprentissage automatique?
Et comment fonctionne l'apprentissage automatique?
Alors, quel est exactement l'apprentissage automatique?
Si vous demandez aux medias, vous obtenez quelque chose comme ca
Ce sont deux images prises dans des articles de journaux sur l”IA. L’image de droite est sur article qui dit en gros que Google cree une IA, et qu on va tous mourir. L’image de gauche represente une cerveau et c’est une idee assez commune de se dire que l’on cree une sorte de cerveau artificiel. Mais bon, c’est assez loin de la realite de l’apprentissage automatique. Meme si l’analogie du cerveau est utile pour expliquer certaines parties de ce que l’on fait en apprentissage automatique, on nest pas en train de creer un cerveau,contrairement a ce que beaucoup de gens pensent. On cree juste des algorithmes mathematiques qui travaillent sur des donnees. Et cest la la grosse difference avec la facon traditionelle de programmer.
Quand on code, traditionnellement….impro
Pour simplifier, on peut definir l'apprentissage automatique comme l'extraction semi-automatisée de connaissances à partir de données. Brisons
cela en trois parties:
Tout d'abord, l'apprentissage automatique commence toujours par les données, et votre objectif est d'extraire des connaissances
ou un aperçu de ces données. Vous avez une question à laquelle vous essayez de répondre et vous émettez l'hypothèse
que votre question pourrait être répondue en utilisant les données.
Deuxièmement, l'apprentissage automatique implique une certaine quantité d'automatisation. Plutôt que d'essayer de rassembler
vos idées à partir des données manuellement, vous appliquez un processus ou un algorithme à
vos données à l'aide d'un programme informatique qui va vous aider a gagner des connaissances.
Troisièmement, l'apprentissage automatique n'est pas un processus entièrement automatisé. Comme tout pratiquant peut vous le dire,
l'apprentissage automatique vous oblige à prendre de nombreuses décisions intelligentes pour que le processussoit un succès. Nous couvrirons bon nombre de ces décisions tout au long de cette série de vidéos.
Maintenant, parlons un peu des trois principales catégories de machine learning, qui sont l’
apprentissage supervisé, l’ apprentissage non supervisé et une troisieme qui est l’apprentissage par renforcement. Notons d’abord que la terminologie est un peu bizarre, parce qu’a la base, on pourrais penser que tout ce qui n’est pas apprentissage supervise est apprentissage non supervise...mais ce nest pas le cas parce qu il y a une troisieme categorie, qu iest apprentissage par renforcement.
L'apprentissage supervisé est le processus de prédiction en utilisant des données labellisees. Par exemple si je cherche si ma base de donnees consiste une pile d’images de chats et un epile d’images de chiens. Il s'agit d'un apprentissage supervisé car il existe un résultat spécifique que nous connaissons a l’avance.
Et je vais vous donner un truc. A chaque fois que nos donnees ont un label qui donne en quelque sorte la bonne reponse a notre probleme, on a affaire a de l’apprentissage supervise.
Comment installer Pytorch et debut avec des tenseurs simples
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Quelques commandes importantes pour gerer les environements virtuels sur Anaconda
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Voila une methode pour realiser vos propres datasets.
c'est tres utile parce que souvent il n y apas de dataset disponible pour resoudre le probleme que vous avez a resoudre
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quelques conseils pour bien choisir le learning rate pour entrainer votre classifieur d'images
lien sur le papier pour visualiser les differentes couches d'un reseau a convolutions:
https://arxiv.org/abs/1311.2901
le cours de fast_ai en anglais:
https://course.fast.ai/videos/?lesson=1
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On cree un reseau de neurones pour differencier les chats des chiens en moins de 5 minutes
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