mai 24, 2024
Ansèyman Vodou Online ! Inivèsite Vodou Ayisyen (INIVA) – Platfòm pou apran n konnen ak apresye kilti nasyonal la ki se Vodou. Vodou se lavi – Bondye pa nou se la nati ki omniprezan, omnisyans, omnipotant. Se yon prensip feminen kote lanmou, imilite ak konpasyon makònenn nan lavi chak jou tout Ayisyen !
Pou w ka konnen sakapfèt ak sakapdi nan Inivèsite Vodou Ayisyen a !
©2023 Vodouedu.org
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Source:
(1) Your First Machine Learning Project in Python Step-By-Step. https://machinelearningmastery.com/machine-learning-in-python-step-by-step/.
(2) TensorFlow 2 quickstart for beginners | TensorFlow Core. https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner.
(3) The LEGO Technic Idea Book: Simple Machines | Penguin Random House …. https://penguinrandomhousehighereducation.com/book/?isbn=9781593272777.
(4) Steps to Build a Machine Learning Model – GeeksforGeeks. https://www.geeksforgeeks.org/steps-to-build-a-machine-learning-model/.
(5) Quick Start Guide LEGO® Education Simple Machines. https://assets.education.lego.com/v3/assets/blt293eea581807678a/blte0b380037966b8f9/5f8801271e95ad78fa1e8b9c/lenam_qsg_simplemachines.pdf?locale=en-us.
Salut ! Vous êtes vous, Jamais demandé comment les ordinateurs peuvent apprendre et prendre des décisions tout seul ? Plongons dans le monde de l’apprentissage automatique ensemble ! C’est-à-dire
* Qu’est-ce que l’apprentissage automatique?
L’apprentissage automatique est une intelligence artificielle où les ordinateurs sont programmés pour apprendre des données et prendre des décisions sans être programmés explicitement. Pensez à cela comme enseigner à un ordinateur à reconnaître les modèles et faire des prédictions comme un cerveau humain!
L’apprentissage supervisé contre l’apprentissage non supervisé :
Dans l’apprentissage supervisé, l’ordinateur reçoit des données étiquetées pour apprendre – comme lui montrer des photos de chats et de chiens pour apprendre à distinguer entre eux. D’autre part, l’apprentissage non supervisé implique de donner à l’ordinateur des données non étiquetées, et il calcule les modèles sur son propre!
La régression par rapport à la classification :
La régression est utilisée lorsque nous voulons prédire un résultat continu, comme prédire le prix d’une maison en fonction de ses caractéristiques. Alors que la classification est utilisée lorsque nous voulons classer les données en différents groupes, comme classer les fruits comme pommes ou oranges en fonction de leurs caractéristiques.
Exercice pratique : Pour Construire un modèle simple d’apprentissage automatique !
suivez le guide de Python:
Your First Machine Learning Project in Python Step-By-Step. https://machinelearningmastery.com/machine-learning-in-python-step-by-step/.
*Modèle d’apprentissage automatique 😘
1. *Définir le Problème* : Définissez clairement ce que vous souhaitez que votre modèle d’apprentissage automatique résolve.
2. *Préparer Vos Données* : Collectez et prétraitez vos données. Cela peut impliquer le nettoyage des données et leur division en ensembles d’entraînement et de test.
3. *Choisir un Modèle* : Sélectionnez un algorithme approprié pour votre problème. Pour les débutants, les arbres de décision ou la régression linéaire peuvent être un bon début.
4. *Entraîner Votre Modèle* : Utilisez vos données d’entraînement pour apprendre au modèle comment faire des prédictions.
5. *Évaluer et Affiner* : Testez les performances de votre modèle avec les données de test. Ajustez les paramètres du modèle pour améliorer sa précision.
6. *Déployer* : Une fois satisfait des performances, déployez votre modèle pour commencer à faire des prédictions sur de nouvelles données.
Pour un guide plus détaillé, surtout pour les modèles d’apprentissage automatique, vous pouvez vous référer à des ressources comme [Machine Learning Mastery](^1^) ou [le guide de démarrage rapide de TensorFlow](^2^). Si vous êtes intéressé par la construction d’un modèle physique et avez besoin d’inspiration, vous pourriez trouver utile le [LEGO® Technic Idea Book](^4^). Il est rempli d’exemples de machines simples que vous pouvez construire simplement en vous basant sur des images.
N’oubliez pas, la clé pour construire tout modèle est de commencer simplement, de tester, et d’améliorer itérativement votre conception ou votre code. Bonne chance avec votre projet !
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