Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- uneiaen50lignesdecode [2019/11/16 12:10] – [Une I.A. en 50 lignes de code] serge
+++ uneiaen50lignesdecode [2020/12/27 12:30] (Version actuelle) – serge
@@ Ligne 1: / Ligne 1: @@
 ====== Une I.A. en 50 lignes de code ======
+<WRAP center round box 60% centeralign>
+**{{tagpage>ia|Intelligence Artificielle}}**     **[[http://translate.google.com/translate?hl=&sl=auto&tl=en&u=https%3A%2F%2Fressources.labomedia.org%2Funeiaen50lignesdecode|English Version]]**
+</WRAP>
+<WRAP center round box 60% centeralign>
+**[[les_pages_intelligence_artificielle_en_details|Les Pages Intelligence Artificielle en détails]]**
+</WRAP>
-Une intelligence artificielle qui reconnait les chiffres manuscrits avec un taux de succès de 95%, en 50 lignes de Python seulement, possible ?
+Une **intelligence artificielle** qui reconnaît les chiffres manuscrits avec un **taux de succès de 95%**, en **50 lignes de Python** seulement, possible ?
 (sans tricher avec une librairie comme Tensorflow qui ferait le travail à notre place)
-**Oui!**
+=====Possible ? Oui!=====
 L'exécution prend 3 minutes environ, et parcourt les 60 000 chiffres manuscrits de la base de données [[https://en.wikipedia.org/wiki/MNIST_database|MNIST]] (provenant de la Poste américaine IIRC) à télécharger auparavant: [[http://gget.it/in1c/mnist.npz|mnist.npz]].
@@ Ligne 27: / Ligne 33: @@
     * couche de sortie: 10 (la valeur la plus élevée donne le chiffre prédit par l'I.A.)
-<code python>
+<code python main.py>
 import numpy as np, cv2
 def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x))
@@ Ligne 82: / Ligne 88: @@
 A venir si ça intéresse des gens :)
-{{tag>ia deeplearning digitrecognition python opensource numpy joseph}}
+{{tag> digitrecognition ia joseph numpy opensource python }}