L'Atelier Monstre

Cet article détaille la mise en œuvre d'un modèle de régression linéaire pour prédire les prix des maisons en utilisant le jeu de données de Boston. Nous couvrirons le chargement des données, leur prétraitemnet, l'entraînement du modèle et l'évaluation de ses performances. Configuration de l'environnement et chargement des données Nous comme ...

Cet article montre comment construire pas à pas une régression linéaire simple avec PyTorch, sans utiliser de couche ou d'optimiseur intégré. On génère un jeu de données synthétique, on implémente un chargeur de mini-lots, on définit un modèle de prédiction, une fonction de coût et une méthode d'optimisation, puis on trace l'évolution de la per ...

La régression linéaire constitue une base fondamentale en apprentissage profond. Voici commment générer un jeu de données synthétique et entraîner un modèle simple. # Importation des bibliothèques nécessaires from mxnet import ndarray as np from mxnet import autograd as grad # Paramètres du jeu de données nb_entrees = 2 nb_echantillons = 1000 ...

Modèle de régression Objectif Appprendre la relation linéaire \(y = 2x\). Architecture Réseau neuronal à une couche cachée avec un seul neurone. Fonction de coût Erreur quadratique moyenne : \[MSE = \frac{1}{2}(\hat{y} - y)^2\] ### Algorithme Descente de gradient standard, minimisant l'erreur sur l'ensemble des données à chaque époque. Propagat ...

1. Configuartion et chargement des données Importons d'abord les bibliothèques nécessaires. Données import numpy as np import pandas as pd Apprentissage automatique import keras Visualisation import plotly.express as px from plotly.subplots import make_subplots import plotly.graph_objects as go import seaborn as sns Modèle (import personnalisé ...

Approche Pragmatique du Machine Learning De nombreux tutoriels sur l'apprentissage automatique (Machine Learning) débutent par une immersion profonde dans les fondements mathématiques, les algorithmes complexes, la modélisation mathématique, avant d'aborder le Deep Learning et l'ingénierie logicielle pour la mise en production. Chaque étape de ...