Dans le domaine de l’intelligence artificielle, l’apprentissage profond avec les r\u00e9seaux de neurones convolutionnels (CNN) joue un r\u00f4le crucial. Les CNN sont une branche de l’apprentissage automatique qui repose sur l’\u00e9mulation du fonctionnement du cerveau humain et de ses capacit\u00e9s visuelles. Ces r\u00e9seaux sont utilis\u00e9s pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes complexes tels que la reconnaissance d’images, la d\u00e9tection des objets, la classification et bien plus encore. Dans ce tutoriel, nous vous guiderons \u00e0 travers les \u00e9tapes de base pour impl\u00e9menter un r\u00e9seau de neurones convolutionnel avec l’apprentissage profond.<\/p>\n
Avant de plonger dans les d\u00e9tails de l’apprentissage profond avec les r\u00e9seaux de neurones convolutionnels, vous devez vous assurer d’avoir les outils n\u00e9cessaires install\u00e9s sur votre syst\u00e8me d’exploitation. Dans cette section, nous vous montrerons comment configurer votre environnement de d\u00e9veloppement pour Windows, Linux et Apple.<\/p>\n
Pour utiliser les outils n\u00e9cessaires \u00e0 l’apprentissage profond avec les r\u00e9seaux de neurones convolutionnels sur Windows, vous pouvez suivre ces \u00e9tapes :<\/p>\n
1. T\u00e9l\u00e9chargez et installez Python 3.x \u00e0 partir du site officiel.
\n2. Installez TensorFlow, une biblioth\u00e8que open-source pour l’apprentissage automatique, en ex\u00e9cutant la commande suivante dans votre invite de commandes : `pip install tensorflow`
\n3. Installez Keras, une interface utilisateur conviviale pour TensorFlow, avec la commande : `pip install keras`<\/p>\n
Sur Linux, vous pouvez installer les outils n\u00e9cessaires de la mani\u00e8re suivante :<\/p>\n
1. Assurez-vous que Python 3.x est install\u00e9 sur votre syst\u00e8me en utilisant la commande : `python3 –version`
\n2. Une fois Python install\u00e9, installez TensorFlow \u00e0 l’aide de la commande : `pip3 install tensorflow`
\n3. Enfin, installez Keras avec la commande : `pip3 install keras`<\/p>\n
Les utilisateurs d’Apple peuvent suivre ces \u00e9tapes pour configurer leur environnement de d\u00e9veloppement :<\/p>\n
1. Ouvrez le terminal et v\u00e9rifiez si Python est d\u00e9j\u00e0 install\u00e9 sur votre syst\u00e8me en ex\u00e9cutant la commande : `python3 –version`
\n2. Si Python n’est pas install\u00e9, t\u00e9l\u00e9chargez et installez Python 3.x \u00e0 partir du site officiel.
\n3. Installez TensorFlow en ex\u00e9cutant : `pip3 install tensorflow`
\n4. Pour installer Keras, utilisez la commande : `pip3 install keras`<\/p>\n
Maintenant que votre environnement de d\u00e9veloppement est configur\u00e9, nous allons vous montrer comment cr\u00e9er un r\u00e9seau de neurones convolutionnel \u00e9tape par \u00e9tape. Suivez les instructions ci-dessous pour obtenir un aper\u00e7u des bases de l’apprentissage profond avec les CNN.<\/p>\n
Le premier pas consiste \u00e0 importer les biblioth\u00e8ques requises, telles que TensorFlow et Keras. Ces biblioth\u00e8ques vous offrent des fonctionnalit\u00e9s puissantes pour construire et entra\u00eener des r\u00e9seaux de neurones convolutionnels.<\/p>\n
\u00ab\u00a0`python
\nimport tensorflow as tf
\nfrom tensorflow import keras
\n\u00ab\u00a0`<\/p>\n
Apr\u00e8s l’importation des biblioth\u00e8ques, vous devez charger un ensemble de donn\u00e9es pour entra\u00eener votre r\u00e9seau. Les ensembles de donn\u00e9es couramment utilis\u00e9s pour l’apprentissage profond comprennent MNIST et CIFAR-10, qui contiennent des images de chiffres et d’objets respectivement.<\/p>\n
\u00ab\u00a0`python
\n(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
\n\u00ab\u00a0`<\/p>\n
Les donn\u00e9es doivent \u00eatre pr\u00e9trait\u00e9es pour un apprentissage optimal. Dans cette \u00e9tape, vous pouvez redimensionner les images, normaliser les pixels et effectuer d’autres transformations n\u00e9cessaires.<\/p>\n
\u00ab\u00a0`python
\nx_train = x_train[…, tf.newaxis]
\nx_test = x_test[…, tf.newaxis]
\nx_train = x_train \/ 255.0
\nx_test = x_test \/ 255.0
\n\u00ab\u00a0`<\/p>\n
Maintenant, vous pouvez construire votre mod\u00e8le de r\u00e9seau de neurones convolutionnel \u00e0 l’aide de Keras.<\/p>\n
\u00ab\u00a0`python
\nmodel = keras.Sequential([
\n keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation=\u00a0\u00bbrelu\u00a0\u00bb),
\n keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
\n keras.layers.Flatten(),
\n keras.layers.Dense(10, activation=\u00a0\u00bbsoftmax\u00a0\u00bb)
\n])
\n\u00ab\u00a0`<\/p>\n
Une fois que vous avez construit votre mod\u00e8le, vous devez le compiler et l’entra\u00eener avec les donn\u00e9es d’entra\u00eenement.<\/p>\n
\u00ab\u00a0`python
\nmodel.compile(optimizer=\u00a0\u00bbadam\u00a0\u00bb, loss=\u00a0\u00bbsparse_categorical_crossentropy\u00a0\u00bb, metrics=[\u00ab\u00a0accuracy\u00a0\u00bb])
\nmodel.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
\n\u00ab\u00a0`<\/p>\n
Apr\u00e8s avoir entra\u00een\u00e9 votre mod\u00e8le, il est temps de l’\u00e9valuer sur les donn\u00e9es de test.<\/p>\n
\u00ab\u00a0`python
\ntest_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
\nprint(\u00ab\u00a0Pr\u00e9cision du mod\u00e8le:\u00a0\u00bb, test_acc)
\n\u00ab\u00a0`<\/p>\n
Dans ce tutoriel, nous vous avons montr\u00e9 les \u00e9tapes fondamentales de l’apprentissage profond avec les r\u00e9seaux de neurones convolutionnels. Nous esp\u00e9rons que vous vous sentez plus \u00e0 l’aise pour explorer davantage cette branche fascinante de l’intelligence artificielle.<\/p>\n
FAQ<\/p>\n
Q : Quelle est la diff\u00e9rence entre l’apprentissage profond et l’apprentissage machine ?
\nR : L’apprentissage profond est une sous-branche de l’apprentissage machine qui utilise des r\u00e9seaux de neurones convolutionnels pour imiter le fonctionnement du cerveau humain et r\u00e9soudre des probl\u00e8mes complexes tels que la reconnaissance d’images. L’apprentissage machine, en revanche, englobe un large \u00e9ventail d’algorithmes permettant aux machines d’apprendre \u00e0 partir de donn\u00e9es sans \u00eatre explicitement programm\u00e9es.<\/p>\n
Q : Quelle est la meilleure biblioth\u00e8que pour l’apprentissage profond avec les CNN en Python ?
\nR : TensorFlow et Keras sont deux biblioth\u00e8ques populaires pour l’apprentissage profond avec les r\u00e9seaux de neurones convolutionnels en Python. Ils offrent une large gamme de fonctionnalit\u00e9s et sont largement utilis\u00e9s dans l’industrie.<\/p>\n
Q : O\u00f9 puis-je trouver plus de ressources sur l’apprentissage profond avec les CNN en fran\u00e7ais ?
\nR : Voici quelques liens utiles vers des sites web fran\u00e7ais traitant du m\u00eame sujet :
\n1. CNN.fr : [lien vers CNN.fr](https:\/\/www.cnn.fr)
\n2. DeepLearning.fr : [lien vers DeepLearning.fr](https:\/\/www.deeplearning.fr)
\n3. AI-France.fr : [lien vers AI-France.fr](https:\/\/www.ai-france.fr)<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Dans le domaine de l’intelligence artificielle, l’apprentissage profond avec les r\u00e9seaux de neurones convolutionnels (CNN) joue un r\u00f4le crucial. Les CNN sont une branche de l’apprentissage automatique qui repose sur l’\u00e9mulation du fonctionnement du cerveau humain et de ses capacit\u00e9s visuelles. Ces r\u00e9seaux sont utilis\u00e9s pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes complexes tels que la reconnaissance d’images, … Continuer la lecture de Deep Learning with Convolutional Neural Networks: A Step-by-Step Tutorial<\/span>