[article] 
inProgrammez ! > 251 (mars 2022) . - p. 69-72

Titre :	Deep Learning avec TensorFlow/Keras : contrôle de l'apprentissage avec les "callback"
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Jean-Christophe Riat
Année de publication :	2022
Article en page(s) :	p. 69-72
Langues :	Français (fre)
Résumé :	Dans les n°244 & 246 du magazine, nous avons utilisé les outils TensorFlow/Keras [1][2] pour classer des images par reconnaissance de leurs contenus. La technique utilisée est celle du « deep learning » avec des réseaux de neurones capables « d’apprendre » à partir d’une base d’exemples. La bonne exécution de cette phase d’apprentissage est primordiale pour garantir de bonnes performances. Cet article détaille les mécanismes de « callback » qui permettent de contrôler très précisément le déroulement de l’étape d’entraînement.
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=101864

[article] Deep Learning avec TensorFlow/Keras : contrôle de l'apprentissage avec les "callback" [texte imprimé] / Jean-Christophe Riat . - 2022 . - p. 69-72.
Langues : Français (fre)
in Programmez ! > 251 (mars 2022) . - p. 69-72

Résumé :

Dans les n°244 & 246 du magazine, nous avons utilisé les outils TensorFlow/Keras [1][2] pour classer des images par reconnaissance de leurs contenus. La technique utilisée est celle du « deep learning » avec des réseaux de neurones capables « d’apprendre » à partir d’une base d’exemples. La bonne exécution de cette phase d’apprentissage est primordiale pour garantir de bonnes performances. Cet article détaille les mécanismes de « callback » qui permettent de contrôler très précisément le déroulement de l’étape d’entraînement.

Permalink :

./index.php?lvl=notice_display&id=101864