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uneiaen50lignesdecode

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uneiaen50lignesdecode [2019/11/16 13:10]
serge [Une I.A. en 50 lignes de code]
uneiaen50lignesdecode [2020/12/27 13:30] (Version actuelle)
serge
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 ====== Une I.A. en 50 lignes de code ====== ====== 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) (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]]. 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.)     * 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 import numpy as np, cv2
 def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x))
Ligne 82: Ligne 88:
 A venir si ça intéresse des gens :) A venir si ça intéresse des gens :)
  
-{{tag>ia deeplearning digitrecognition python opensource numpy joseph}}+{{tag> digitrecognition ia joseph numpy opensource python }}
uneiaen50lignesdecode.1573906217.txt.gz · Dernière modification: 2019/11/16 13:10 de serge