Sujet résolu
L'auteur a trouvé une solution à son problème.
Disons que ça peut accomplir des actions qui nécessitent de l’intelligence humaine
Les instructions "if this, then that" définissent des conditions et des actions à effectuer lorsque ces conditions sont remplies, c’est généralement statique
Les ia basées sur le machine learning peuvent s’adapter et apprendre en fonctions des données d’entraînement
En gros l’ia généralise à partir des données d'apprentissage et fait des prédictions, peut prendre des décisions
Les instructions "if this, then that" définissent des conditions et des actions à effectuer lorsque ces conditions sont remplies, c’est généralement statique
Les ia basées sur le machine learning peuvent s’adapter et apprendre en fonctions des données d’entraînement
En gros l’ia généralise à partir des données d'apprentissage et fait des prédictions, peut prendre des décisions
il y a 3 ans
Sponsorisé
Connectez-vous pour masquer les pubsMate ma vidéo de a à z. Après tu comprendras. Ce monde part en couille.
Faut voter David lisnard les kheys !
il y a 3 ans
Je peux te montrer un modèle simple qui reconnait les chiffres manuscrits
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Flatten, Dense
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
model = Sequential([
Flatten(input_shape=(28, 28)),
Dense(128, activation='relu'),
Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Flatten, Dense
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
model = Sequential([
Flatten(input_shape=(28, 28)),
Dense(128, activation='relu'),
Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)
il y a 3 ans
Faut voter David lisnard les kheys !
il y a 3 ans
Ceux qui codent les IA sont tranquilles, les autres métiers du numérique se feront remplacer.
il y a 3 ans
le robot medic dans alien prometeus bientot en vente dans les pharmacies puis super marché
il y a 3 ans
Sauf que sa chatte est en acier :

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il y a 3 ans













