Création d'un Réseau de Neurones de Zéro avec Python: Guide Complet !

[@HugoPuybareau]

Très détaillé et toujours compréhensible, merci beaucoup

[@vald.b478]

Superbe vidéo avec des explications claires, merci beaucoup !😀

[@ghizleneouafi]

Très bien expliqué ! Merci beaucoup

[@BI-tg8lb]

Très bien expliqué, Merci bcp

[@SUSMAO]

Salut, merci pour cette vidéo. J'ai appris à développer sur Android Studio en utilisant Java grâce à UA-cam. Maintenant, l'IA m'intéresse beaucoup. Est-il possible de commencer un petit projet sur l'IA ? Pourriez-vous nous guider du début à la fin ? Cela faciliterait notre apprentissage en nous donnant une direction claire

[@razakboureimaissaadamou4280]

Vous avez raison.

[@razakboureimaissaadamou4280]

Vous avez raison.

[@FrenchQuant-jz5vf]

Bonjour, j'ai pas mal de travail en ce moment et je n'ai pas beaucoup de temps pour les vidéos. Cependant, je prévois de revenir et d'améliorer significativement la qualité des vidéos. Je pense également à lancer un projet sur l'intelligence artificielle ou même à offrir une petite formation gratuite, par exemple, à travers une série de vidéos.

[@drm8164]

Please, c'est possible d'avoir le notebook ?

[@valentinscheller8157]

Super vidéo mec, possible d'avoir le cs stp ?

[@guitrou9210]

Bonjour, pour la partie du Z=Z.reshape(xx.shape) j'ai ce message d'erreur "cannot reshape array of size 1 into shape (176,177)", est ce normal ?

[@grassou]

Salut, j'ai ces messages d'erreurs :
DeprecationWarning: Conversion of an array with ndim > 0 to a scalar is deprecated, and will error in future. Ensure you extract a single element from your array before performing this operation. (Deprecated NumPy 1.25.)
return float((o - y) * o * (1 - o))
DeprecationWarning: Conversion of an array with ndim > 0 to a scalar is deprecated, and will error in future. Ensure you extract a single element from your array before performing this operation. (Deprecated NumPy 1.25.)
dj[j, i] = d1[j] * X[i]
une idée ??

[@FrenchQuant-jz5vf]

Salut, oui, ce sont les nouvelles versions de NumPy qui ne permettent plus d'utiliser `float(np.array)` lorsque le `np.array` n'a qu'un seul élément. Enlève le `float` mais assure-toi que cela ne change pas les opérations suivantes. Sinon, tu peux simplement rétrograder NumPy. Normalement, enlever le "float" ne devrait rien changer en termes de logique, mais vérifie quand même.

[@grassou]

@@FrenchQuant-jz5vf top merci en enlevant le float : il ne reste plus que la fonction dj[j, i] = d1[j] * X[i] qui pose probleme et qui affiche toujours " DeprecationWarning: Conversion of an array with ndim > 0 to a scalar is deprecated, and will error in future. Ensure you extract a single element from your array before performing this operation. (Deprecated NumPy 1.25.)
dj[j, i] = d1[j] * X[i] "
je te remercie pour tes réponses rapides et désolé de t'embetter je commence tout juste et j'essaye juste de suivre ton tuto ahah !! encore merci !!!

[@FrenchQuant-jz5vf]

@@grassou Ok essayes de remplacer la ligne en question par :
dj[j, i] = d1[j][0] * X[i][0]

[@grassou]

@@FrenchQuant-jz5vf ok t'es un boss ça a marché !!! ^^
par contre maintenant j'ai ça :
DeprecationWarning: Conversion of an array with ndim > 0 to a scalar is deprecated, and will error in future. Ensure you extract a single element from your array before performing this operation. (Deprecated NumPy 1.25.)
y_hat.append(float(o))
dès que je rajoute cette partie du code :
alpha = 0.001
epochs = 30
for i in range(10):
W_1, W_2, b_1, b_2 = train_model(data, W_1, W_2, b_1, b_2, labels, alpha)
y_hat = predict_model(data, W_1, W_2, b_1, b_2, labels)
y_hat = np.array(y_hat)
y_hat = np.where(y_hat > 0.5, 1, 0)
def accuracy(y_hat, y):
good_pred = y_hat[y_hat == y]
good_pred = np.ones_like(good_pred)
return np.sum(good_pred)/len(y_hat)
sinon la figure avec les points s'affiche niquel maintenant !!
encore merci j'adore ce que tu fais !!!!!!