Bien sûr, voici un algorithme Python pour la classification d’images ou de sons en utilisant un ton fun. Nous allons nous concentrer sur la classification des images, car c’est un sujet plus courant et plus facile à expliquer avec un ton amusant.
Algorithme Python pour la Classification d’Images avec un Ton Fun
# Introduction
Salut les amis de la techno ! Aujourd’hui, nous allons créer un algorithme Python pour classer des images. Imaginez que vous avez une boîte magique qui peut dire si une image est un chat, un chien, ou un panda (parce que qui n’aime pas les pandas ?). Préparez-vous à un voyage rempli de rires et de codes !
# Étapes de l’Algorithme
1. **Charger les Images**
2. **Prétraiter les Images**
3. **Entraîner le Modèle**
4. **Tester le Modèle**
5. **Afficher les Résultats**
# Code Python
« `python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
import matplotlib.pyplot as plt
# 1. Charger les Images
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()
# Normaliser les valeurs des pixels de 0 à 1
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
# 2. Prétraiter les Images
class_names = [‘chat’, ‘chien’, ‘panda’, ‘canard’, ‘cheval’, ‘renard’, ‘cerf’, ‘grenouille’, ‘écureuil’, ‘tortue’]
# 3. Entraîner le Modèle
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation=’relu’, input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation=’relu’))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation=’relu’))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation=’relu’))
model.add(layers.Dense(10))
model.compile(optimizer=’adam’,
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=[‘accuracy’])
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10,
validation_data=(test_images, test_labels))
# 4. Tester le Modèle
plt.plot(history.history[‘accuracy’], label=’accuracy’)
plt.plot(history.history[‘val_accuracy’], label = ‘val_accuracy’)
plt.xlabel(‘Epoch’)
plt.ylabel(‘Accuracy’)
plt.ylim([0.5, 1])
plt.legend(loc=’lower right’)
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print(‘\nTest accuracy:’, test_acc)
# 5. Afficher les Résultats
import numpy as np
predictions = model.predict(test_images)
def plot_image(i, predictions_array, true_label, img):
predictions_array, true_label, img = predictions_array[i], true_label[i], img[i]
plt.grid(False)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.imshow(img[…, ::-1], cmap=plt.cm.binary)
predicted_label = np.argmax(predictions_array)
if predicted_label == true_label:
color = ‘blue’
else:
color = ‘red’
plt.xlabel(« {} {:2.0f}% ({}) ».format(class_names[predicted_label],
100*np.max(predictions_array),
class_names[true_label]),
color=color)
def plot_value_array(i, predictions_array, true_label):
predictions_array, true_label = predictions_array[i], true_label[i]
plt.grid(False)
plt.xticks(range(10))
plt.yticks([])
thisplot = plt.bar(range(10), predictions_array, color= »#777777″)
plt.ylim([0, 1])
predicted_label = np.argmax(predictions_array)
thisplot[predicted_label].set_color(‘red’)
thisplot[true_label].set_color(‘blue’)
# 6. Faire un Quiz Amusant
num_rows = 5
num_cols = 3
num_images = num_rows*num_cols
plt.figure(figsize=(2*2*num_cols, 2*num_rows))
for i in range(num_images):
plt.subplot(num_rows, 2*num_cols, 2*i+1)
plot_image(i, predictions, test_labels, test_images)
plt.subplot(num_rows, 2*num_cols, 2*i+2)
plot_value_array(i, predictions, test_labels)
plt.tight_layout()
plt.show()
print(« C’est tout pour aujourd’hui ! Si vous avez aimé, n’oubliez pas de liker et de vous abonner pour plus de fun avec la techno ! »)
« `
Conclusion
Et voilà ! Vous avez maintenant un algorithme Python am