Tensorflow et le machine learning

Étant intéressé par le domaine de l’intelligence artificielle, j’ai décidé de porter mon sujet de veille sur l’outil TensorFlow.

Il s’agit d’une bibliothèque open source développé par Google permettant d’accéder à un outil de machine learning.

Le machine learning ou apprentissage automatique est une méthode permettant

Par exemple, en lui fournissant un grand nombres d’images représentant un chapeau et une casquette et en le laissant travailler, le modèle va pouvoir détecter si une nouvelle image que lui donne l’utilisateur représente un chapeau ou une casquette. que lui donne l’utilisateur représente un chapeau ou une casquette. Grâce à la grande base de données, l’outil arrive à comprendre et définir les caractéristiques différenciant les deux éléments.

Plus la base de donnée initiale sera importante, mieux sera la détection par le modèle.

Avantages de Tensorflow

Suite au développement exponentiel du machine learning, de nombreux outils ont développé afin d’en améliorer usage. Tensorflow en est un des plus importants, celui apportant plusieurs caractéristiques différentes :

• Gratuit et source ouvert : on peut analyser complètement le code afin de pouvoir en comprendre plus en profondeur le fonctionnement
• Disponible sur plusieurs systèmes d’exploitation (Windows, MacOS, Linux) et utilisable avec plusieurs langages de programmation : outre le C++ et le Java, il est également programmable en Python, qui est un langage plus accessible au débutant et rend ainsi l’utilisation de TensorFlow plus aisée aux personnes débutants dans le machine learning
• Outil répandu : du fait de sa popularité, il existe une documentation abondante et de nombreux projets d’exemple aidant à son apprentissage

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