Machine learning - IA - Intelligence artificielle - exemple

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Description

Machine Learning, IA, Intelligence Artificielle :
Voici un code source de réseau de neurones permettant l'apprentissage et la
reconnaissance de formes. Le 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 Tkinter, l'application fonctionne sous windows ou
linux.


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La version de ce code source en C est disponible ici :
https://codes-sources.commentcamarche.net/source/102467-machine-learning-ia-intelligence-artificielle-exemple

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1 - Suivis des versions :
- version : 14/08/19
code prêt à l'emploi 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 :
Sous windows :
- version minimum de Python installée : 3.6
- modules Python intallés : Dill
- Executer : py Machine Learning.pyw

Sous linux :
- version minimum de Python installée : 3.6
- paquets supplémentaires nécessaires :
python3-dev python3-tk python3-pip
- modules Python intallés : setuptools Dill
- Executer : python Machine Learning.pyw

3 - Fonctionnement de l'application :
- 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" :
- le réseau de neurones apprend les formes jusqu'à qu'il les reconnaisse
toutes telles qu'elles ont été déssinnées lors de leurs création.
ce bouton est a utiliser de préférence une fois toutes les formes
créées ou quand le réseau de neurones a un taux d'érreur trop élevé.

- Bouton "Corriger" :
- sert à apprendre une forme légèrement différente de la forme déssinée
lors de sa création.
ex: on dessine une lettre 'A' qui a seulement 3 pixels de différence
avec la lettre 'A' que l'on avait créée précédemment, mais le réseau
de neurones reconnait une autre lettre. Dans ce cas on sélectionne
le nom de la lettre à corriger dans la combo box "nom de la forme à
corriger" puis on clique sur corriger, le réseau va alors corriger les
neurones et va reconnaitre alors la bonne lettre: 'A'). Au bout de
quelques milliers d'itérations le reseau de neurones reconnaitra à
presque 100% (voir meme 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 d'un apprentissage
automatique du réseau de neurones. Doit rester bas de préférence
lors d'un apprentissage 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 de
l'apprentissage 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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