Pour commencer, il faudra une description du fruit comme entrée et prédire si c`est une pomme ou une orange comme sortie, basée sur des caractéristiques comme son poids et sa texture. Nous utiliserons deux variables: les fonctionnalités et les étiquettes. Pour le comprendre, comparez ce fruit à nos données d`entraînement. Il suffit de copier et de le coller dans le terrain de jeu TensorFlow de Katacoda et de le voir courir. La programmation d`aujourd`hui est très différente de ce qu`elle était il y a 30 ou 40 ans, dit Jermaine. L`ordinateur stocke les nombres comme ça. L`IA forte, qui est aussi appelée true AI, est un ordinateur qui est aussi intelligent que le cerveau humain. Intelligence artificielle par exemple est votre point de départ pour comprendre comment AI est construit avec l`aide d`exemples intrigants. Si vous voulez commencer avec l`apprentissage automatique ou python, assurez-vous de vérifier ces livres. Pendant le cycle d`entraînement (diagramme 3), nous ajustons les poids. En Python, commencez à apprendre les librairies Scikit-Learn, NLTK, SciPy, PyBrain et numpy qui seront utiles lors de l`écriture d`algorithmes d`apprentissage automatique. Eh bien, vous pouvez utiliser des photos, et nous allons y arriver dans un prochain épisode.

Par exemple, Chapter02. Il le fait en créant un «croquis» pour chaque programme qu`il lit, puis en associant cette esquisse avec le «but» qui se trouve derrière le programme. Merci beaucoup d`avoir regardé, et je vous verrai alors. Mais pour moi, le plus facile a été d`utiliser Anaconda. Aussi, suivez cette collection, s`il vous plaît. Si vous aviez à deviner, que diriez-vous la sortie devrait être? En supposant que cela a fonctionné, c`est la ligne un de notre programme vers le bas, cinq pour aller. Celui-ci est probablement la bonne réponse, mais voici trois autres qui pourraient être ce que vous cherchez. Dans le cadre de ma quête pour en savoir plus sur l`IA, je me suis fixé le but de construire un simple réseau neuronal en Python.

Il existe des centaines d`API, et leur navigation est très difficile pour les développeurs. Aujourd`hui, nous voulons écrire un programme qui peut résoudre de nombreux problèmes sans avoir besoin d`être réécrit. Il le fait en trouvant des modèles dans vos données d`entraînement. Avant de frapper ENTER et voir ce que le classificateur prédit, réfléchons pour une seconde. Dans scikit, l`algorithme de formation est inclus dans l`objet classifieur, et il s`appelle fit. AlphaGo en est un excellent exemple. La chose soignée est que la programmation avec machine learning n`est pas difficile. Par exemple, je pourrais avoir une image et je veux le classer comme une pomme ou une orange.