Introduction à l'IA avec Python

Introduction à l'IA avec Python

“Félicitations, vous avez atteint la fin du cours. Merci beaucoup de m'avoir rejoint ! Pour le projet de cours, vous devrez créer un modèle d'apprentissage automatique qui sert à classer et à détecter vos propres images, à l'aide de réseaux de neurones. Pour commencer, sélectionnez le ou les objets que vous souhaitez classer avec votre classificateur. Il devrait s'agir de quelque chose dont vous pouvez avoir de nombreux exemples d'images ou que vous pouvez obtenir sur Internet (par exemple, des animaux, des ustensiles de cuisine, etc.). Ensuite, obtenez autant d'images que possible pour le processus de formation et placez toutes les images de chaque catégorie dans un dossier différent. Par exemple, si vous allez classer les stylos et les crayons, vous devez créer un dossier "Stylos" et un autre "Crayons", chacun avec leurs images. Laissez quelques images séparées à utiliser pour les prédictions (non utilisées pendant la formation). Suivez le processus similaire à la façon dont nous l'avons vu dans le cours. Je recommande d'essayer 2 façons : créer votre propre modèle à partir de zéro, et un autre avec apprentissage par transfert en utilisant un modèle existant, pour comparer les résultats. N'oubliez pas que vous pouvez essayer différents hyperparamètres (nombre de couches, nombre de neurones) et voir lequel vous donne les meilleurs résultats. Ensuite, créez votre ensemble de données et séparez-le en ensembles d'entraînement et de test. Entraînez vos modèles. Utilisez les données et les graphiques pour trouver les meilleurs hyperparamètres à utiliser, ainsi que pour définir un nombre approprié d'époques pour entraîner votre modèle sans surajustement/sous-ajustement. Enfin, utilisez votre modèle pour faire des prédictions, vous pouvez utiliser les images que vous avez laissées séparées au début, ou vous pouvez rechercher des images supplémentaires sur internet, ou prendre d'autres photos s'il s'agit d'un modèle que vous avez formé avec vos propres photos. Une fois votre projet prêt, j'aimerais que vous le mettiez en ligne sur le forum en cliquant sur "Créer votre projet". Je vous ferai part de mes commentaires dès que possible. Cependant, soyez patient car la réponse peut prendre un certain temps . En attendant, observez le travail du reste de vos camarades de classe. Je vous invite à échanger avec eux, toujours dans le respect. De cette façon, nous pouvons nous entraider et apprendre les uns des autres. Merci beaucoup d'avoir suivi le cours, à bientôt sur le forum.”

Transcription partielle de la vidéo

“Et avec cela nous arrivons à la fin du cours. J'espère que vous l'avez apprécié et que vous avez beaucoup appris, mais avant de partir, Je veux vous donner quelques conseils pour votre projet final. N'oubliez pas que vous pouvez créer votre propre modèle à partir de zéro ou trouver et utiliser un modèle existant pour l'adapter. Tester avec différents hyperparamètres, ajoutez ou supprimez des couches et des neurones à votre réseau et mesurez ce qui vous donne les meilleurs résultats. Si votre modèle tombe rapidement dans le surajustement, tester en utilisant plus d'images de formation ou ave...”

Cette transcription a été générée automatiquement et peut contenir des erreurs.

Sommaire du cours : Introduction à l'IA avec Python

• Niveau : Débutant
• 99% avis positifs (357)
• 21678 élèves
• 6 unités
• 29 leçons (4 h 22 min)
• 16 vidéos téléchargées

• Catégorie

  Création de sites et d'applications, Intelligence Artificielle

• Domaines

  Développement web, Intelligence Artificielle, Programmation, Programmation IA