Apprentissage automatique

De la maternelle au doctorat, Wolfram Language est l'outil idéal pour l'apprentissage automatique.

Classifieurs

Classifieurs intégrés

Vous n'avez pas besoin d'être un expert pour utiliser l'apprentissage automatique dans votre projet : Wolfram Language propose des fonctions pré-entraînées et prêtes à l'emploi avec des classifieurs pour vous permettre d'effectuer facilement des tâches utiles et intéressantes.

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Wolfram Language comprend une large gamme de classificateurs pré-entraînés qui peuvent être appliqués au texte, aux images et à bien d'autres choses encore.

Voir la liste complète des classifieurs pré-entraînés

Création de classifieurs personnalisés

L'utilisation de la fonction Classify peut vous faire gagner beaucoup de temps. Classify peut apprendre une tâche de classification à partir d'un petit ensemble d'exemples, puis déterminer automatiquement la meilleure façon de classer vos données.

Par exemple, supposons que vous deviez étiqueter 1000 photos de vacances en indiquant si elles comportent ou non des personnes, une tâche fastidieuse si elle est effectuée à la main. Si vous n'étiquetiez que 20 photos, Classify pourrait apprendre à différencier automatiquement les photos où se trouvent des gens de celles où il n'y en a pas et traiter les autres photos en moins d'une seconde :

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Testons la nouvelle ClassifierFunction que nous avons créée sur de nouvelles images qu'elle n'a jamais vues auparavant :

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Réseaux neuronaux

Réseaux neuronaux préconstruits

Pour de nombreuses tâches courantes, vous constaterez que Wolfram Neural Net Repository contient exactement le réseau neuronal que vous essayez d'implémenter, gratuit et prêt à être utilisé immédiatement dans votre projet. À titre d'exemple visuel, le réseau CycleGAN est appelé ici pour remodeler une image dans un style semblable à celui de Van Gogh :

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Cliquez ici pour obtenir la liste complète des plus de 100 réseaux neuronaux disponibles dans Wolfram Neural Net Repository

Réseaux neuronaux personnalisés

Avec des constructions de haut niveau comme NetTrain et NetChain, Wolfram Language dispose d'excellents outils pour construire rapidement des réseaux neuronaux, y compris des prototypes ou des réseaux sophistiqués.

Construisez un réseau qui calcule explicitement une perte :

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Initialisez le réseau et évaluez-le sur une entrée :

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Dans cet exemple, NetTrain est utilisé pour entraîner un réseau neuronal. Une fenêtre de progression vous permet de voir le résultat de l'entraînement en temps réel.

Construisez manuellement un réseau et initialisez-le avec des paramètres aléatoires :

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Évaluez-le sur un ensemble de valeurs :

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Entraînez le réseau sur plusieurs cycles en vérifiant en temps réel comment il s'adapte au modèle :

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Le résultat du réseau est maintenant proche du calcul symbolique :

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Démarrez

Ressources d'apprentissage

Voies d'apprentissage

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Si vous voulez en savoir plus sur ce que Wolfram propose en matière d'apprentissage automatique, rendez-vous sur la page de l'apprentissage automatique de Wolfram. Vous y trouverez :

  • un aperçu complet
  • de la documentation et des fonctions spécialisées
  • des réseaux neuronaux pré-entraînés
  • des exemples téléchargeables
  • des cours en ligne et des ressources supplémentaires
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