Python Machine Learning - IA - Intelligence Artificielle
Description
Python Machine Learning - IA - Intelligence Artificielle :
Voici un code source de Machine Learning permettant l'apprentissage et la reconnaissance de formes. Ce programme python de Machine Learning fonctionne à l'aide d'un réseau de neurones artificiels de type perceptron monocouche à apprentissage supervisé. La reconnaissance des formes déssinées est en temps réel. Le code a été organisé en suivant le design pattern : "model view presenter", permettant de découper et de structurer l'architecture de l'interface utilisateur en couches. L'interface graphique est réalisé avec Python Tkinter, cette application de Machine Learning fonctionne sous Windows ou Linux.
La version de ce programme de Machine Learning en language C est disponible ici :
C Machine Learning - IA - Intelligence Artificielle
1 - Suivis des versions de l'application Python Machine Learning :
- version 14/08/19 :
-- Ce code python de machine learning est prêt à l'essai mais pas encore commenté.
- version 04/09/19 :
-- Ajout de la possibilité de créer des variantes aux formes enregistrées. Des corrections, ajouts de fonctionnalités, et améliorations pour la lisibilité du code sont toujours en cours.
2 - outils nécessaires pour faire fonctionner l'application Python Machine Learning :
- Sous Windows :
-- Version minimum de Python installée : 3.6
-- Modules Python intallés : Dill
-- Executez : py Machine Learning.pyw
- Sous Linux :
-- Version minimum de Python installée : 3.6
-- Paquets Python supplémentaires nécessaires : python3-dev python3-tk python3-pip
-- Modules Python intallés : setuptools Dill
-- Executez : python Machine Learning.pyw
3 - Utilisation de l'application Python Machine Learning :
- Cadre "Forme déssinée" :
-- Clique gauche de la souris -> créer un pixel.
-- Clique droit de la souris -> éffacer un pixel précédemment créé.
-- Tour de la molette -> changer le nom de la forme à corriger.
-- Clique sur la molette -> corriger la forme sélectionnée.
Avec touche Ctrl gauche appuyé :
-- Tour de la molette -> changer la forme enregistrée affichée.
-- Clique sur la molette -> crée une variante à la forme enregistrée affichée.
Avec touche Ctrl gauche et shift gauche appuyés :
-- Tour de la molette -> changer la variante de la forme enregistrée affichée.
- Cadre "Forme reconnue" :
-- Affiche la forme reconnue.
- Bouton "Apprentissage automatique" (Machine learning) :
-- Lance l'apprentissage de toutes les formes du réseau de neurones. Le machine learning va permettre d'apprendre toutes les formes jusqu'à ce qu'il les reconnaisse toutes telles qu'elles ont été déssinnées lors de leurs création. Ce bouton est à utiliser de préférence une fois toutes les formes créées ou quand le réseau de neurones a un taux d'érreur trop élevé.
- Bouton "Corriger" :
-- Permet au réseau de neurones d'apprendre une forme légèrement différente de la forme déssinée lors de sa création. Ex: si vous dessinez une lettre 'A' qui a seulement 3 pixels de différence avec la lettre 'A' que vous avez créée, mais que le réseau de neurones reconnait une autre lettre. Dans ce cas sélectionnez la lettre 'A' dans la combo box "nom de la forme à corriger" puis cliquez sur corriger, le réseau va alors corriger les neurones et reconnaitre alors la bonne lettre: 'A'. Au bout de quelques itérations de machine learning, le réseau de neurones reconnaitra à presque 100% (voire même 100%) toutes les formes créées et leurs variantes.
- Bouton "Ajouter" :
-- Crée une variante à la forme enregistrée selectionnée.
- Entrée "maximum d'itérations" :
-- Nombre maximum de corrections effectuées lors du machine learning du réseau de neurones : doit rester bas de préférence lors d'un machine learning d'une grande quantité de formes créées pour ne pas paralyser l'application.
- Entrée "valeur de correction" :
-- Valeur utilisée pour chaque correction de neurones lors du machine learning du réseau de neurones : doit être positive et rester basse de préference pour un apprentissage rapide.
4 - Autres détails :
-- Si jamais vous rencontrez un problème avec l'application, ou si vous avez des suggestions : n'hésitez pas à me le dire dans les commentaires.
Voici un code source de Machine Learning permettant l'apprentissage et la reconnaissance de formes. Ce programme python de Machine Learning fonctionne à l'aide d'un réseau de neurones artificiels de type perceptron monocouche à apprentissage supervisé. La reconnaissance des formes déssinées est en temps réel. Le code a été organisé en suivant le design pattern : "model view presenter", permettant de découper et de structurer l'architecture de l'interface utilisateur en couches. L'interface graphique est réalisé avec Python Tkinter, cette application de Machine Learning fonctionne sous Windows ou Linux.
La version de ce programme de Machine Learning en language C est disponible ici :
C Machine Learning - IA - Intelligence Artificielle
1 - Suivis des versions de l'application Python Machine Learning :
- version 14/08/19 :
-- Ce code python de machine learning est prêt à l'essai mais pas encore commenté.
- version 04/09/19 :
-- Ajout de la possibilité de créer des variantes aux formes enregistrées. Des corrections, ajouts de fonctionnalités, et améliorations pour la lisibilité du code sont toujours en cours.
2 - outils nécessaires pour faire fonctionner l'application Python Machine Learning :
- Sous Windows :
-- Version minimum de Python installée : 3.6
-- Modules Python intallés : Dill
-- Executez : py Machine Learning.pyw
- Sous Linux :
-- Version minimum de Python installée : 3.6
-- Paquets Python supplémentaires nécessaires : python3-dev python3-tk python3-pip
-- Modules Python intallés : setuptools Dill
-- Executez : python Machine Learning.pyw
3 - Utilisation de l'application Python Machine Learning :
- Cadre "Forme déssinée" :
-- Clique gauche de la souris -> créer un pixel.
-- Clique droit de la souris -> éffacer un pixel précédemment créé.
-- Tour de la molette -> changer le nom de la forme à corriger.
-- Clique sur la molette -> corriger la forme sélectionnée.
Avec touche Ctrl gauche appuyé :
-- Tour de la molette -> changer la forme enregistrée affichée.
-- Clique sur la molette -> crée une variante à la forme enregistrée affichée.
Avec touche Ctrl gauche et shift gauche appuyés :
-- Tour de la molette -> changer la variante de la forme enregistrée affichée.
- Cadre "Forme reconnue" :
-- Affiche la forme reconnue.
- Bouton "Apprentissage automatique" (Machine learning) :
-- Lance l'apprentissage de toutes les formes du réseau de neurones. Le machine learning va permettre d'apprendre toutes les formes jusqu'à ce qu'il les reconnaisse toutes telles qu'elles ont été déssinnées lors de leurs création. Ce bouton est à utiliser de préférence une fois toutes les formes créées ou quand le réseau de neurones a un taux d'érreur trop élevé.
- Bouton "Corriger" :
-- Permet au réseau de neurones d'apprendre une forme légèrement différente de la forme déssinée lors de sa création. Ex: si vous dessinez une lettre 'A' qui a seulement 3 pixels de différence avec la lettre 'A' que vous avez créée, mais que le réseau de neurones reconnait une autre lettre. Dans ce cas sélectionnez la lettre 'A' dans la combo box "nom de la forme à corriger" puis cliquez sur corriger, le réseau va alors corriger les neurones et reconnaitre alors la bonne lettre: 'A'. Au bout de quelques itérations de machine learning, le réseau de neurones reconnaitra à presque 100% (voire même 100%) toutes les formes créées et leurs variantes.
- Bouton "Ajouter" :
-- Crée une variante à la forme enregistrée selectionnée.
- Entrée "maximum d'itérations" :
-- Nombre maximum de corrections effectuées lors du machine learning du réseau de neurones : doit rester bas de préférence lors d'un machine learning d'une grande quantité de formes créées pour ne pas paralyser l'application.
- Entrée "valeur de correction" :
-- Valeur utilisée pour chaque correction de neurones lors du machine learning du réseau de neurones : doit être positive et rester basse de préference pour un apprentissage rapide.
4 - Autres détails :
-- Si jamais vous rencontrez un problème avec l'application, ou si vous avez des suggestions : n'hésitez pas à me le dire dans les commentaires.
Codes Sources
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