Votre façon de simplifier le problème est vraiment appréciée. C'est ainsi que les professeurs devraient être, en aidant leurs élèves à comprendre de manière claire et accessible. Votre aide a été très précieuse et je vous remercie chaleureusement pour cela.
Très bonne vidéo, qui explique très bien les concepts. Cette méthode me paraît plus adaptée que le deep-learning, mais après je ne suis pas (encore ?) un expert ! Continu comme ça ! 👍
Bonne vidéo. C'est vrai que c'est vraiment fun de jouer avec les algorithmes génétiques, mais ils sont plus utilisés en milieu académique que dans l'industrie parce qu'ils demandent beaucoup de puissance pour les applications très complexes.
Merci Thibault, toujours passionnant ! Ton histoire de recherche du meilleur itinéraire dans un immeuble pour aller de salle en salle m'a fait penser à la Recherche Opérationnelle, un truc sur lequel j'ai souffert lors de mes études d'informatique : fr.wikipedia.org/wiki/Recherche_op%C3%A9rationnelle
Super vidéo ! Est ce que tu pourrais parler de la différence entre un réseau de neurones et des algorythmes génétiques ? A ce que j'ai compris, on peut utiliser des algorythmes génétique pour entrainer le réseau de neurones..
1:45 tu introduit le terme GN sans le decrire. Tu ne parles pas encore du bonus de cet algorithme qui est l'auto-adaptation aux changements des paramètres. C'est a préciser car c'est un avantage indéniable par rapport aux réseaux de neurones qui ne sont généralement pas en apprentissage constant . Continue a vulgariser, c'est un vrai plus.
salut, lors de la génération 2, pk on complète les 4 individus restant de la population 2 on utilisant la fonction générale individus et non pas cross-over ? merci
Merci beacoup pour cette vidéo. Pourriez-vous faire une vidéo toujours sur les algorithmes génétiques mais qui resolvent un problème bi-critères (coût-optimisation ).
s'il vous plait est ce que c'est possible de résoudre un problème d'optimisation combinatoire en utilisant les réseaux de neurone et est ce que ils sont plus performant que les méta-heuristique . j'ai modélise mon problème sous forme d'un programme linière et je veut résoudre mon problème dans un temps polynomial qu'est ce que vous propose Merci
Salut thibault, je galère toujours sur les maths du coup ne peut pas suivre le reste des vidéos.. J'espère que tu publieras bientôt une série "les maths nécessaires pour le ML" ! :) keep it up!
Salut Sarah, surtout n'abandonne pas sur la partie mathématique, c'est normal de ne pas tout comprendre d'un coup. Sur la série sur Tensorflow j'essaie de donner le maximum d'intuition pour se passer des maths. Essaie d'avancer sur la partie pratique et travail les maths un petit peu tous les jours, c'est la répétition qui change tout!
@Thibault Neveu Bonjour. J'ai suivi votre vidéo0 Mais j'ai une question. On dit qu'avant d'effectuer un croisement ou une mutation entre 2 chromosomes, on calcule la probabilité de croisement ou de mutation. Comment calcule t'on ces 2 probabilités?
Super vidéo comme d'hab. Je rajoute en complément pour comprendre la sélection naturelle, c'est vidéo de Science Clic d'une qualité exceptionnelle (pour de la vulga scientifique "amateur") th-cam.com/video/4BANxqiLH1A/w-d-xo.html Petite précision non mentionnée dans la vidéo : les algo génétiques font en fait parti d'une famille d'algo qu'on appelle les "Algorithmes évolutionnistes" (fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_%C3%A9volutionniste). Le principe de sélection naturelle décrit dans la vidéo s'applique à tous les algo de cette famille et pas seulement aux algorithmes génétiques.
Est-ce que toujours garder le meilleur individu (ou les x meilleurs) de la génération précédente (tel quel) n'est pas un bon moyen d'éviter un retour en arrière au niveau de la qualité des individus ?
Si l'environnement est déterministe oui, si l'environnement est stochastique alors cela aide à ne pas revenir en arrière au niveau des meilleurs individu, mais ce n'est pas garanti.
Salut Baptiste, Il en existe plusieurs, mais je te conseille de simplement utiliser Google Scholar, puis de taper le sujet qui t'intéresse, par exemple 'LSTM' pour ensuite trouver les articles les plus consultés, car Google te donne toujours les meilleurs résultats ;) Dans Google Scholar, tu peux aussi directement taper le nom d'un chercheur, par Exemple Yann Lecun. Pour un chercheur, rien ne vaut Google scholar. Bonne chance !
Bon boulot de vulgarisation.Je m'abonne car c'est sincère. Malgré tout, tu es encore jeune. Quand tu parles d'évolution, ta conception c'est du "Galton" réchauffé. C'est bien trop linéaire.Pertinent si on veut faire de la programmation peut être. Très loin d'un Poincaré en réalité si tu souhaites comprendre les bases. Le terme d'algorithme "génétique" est inapproprié selon moi. Tu utilises un logiciel en code binaire pour essayer d'approximer des matrices d'acides aminés en base 4. Bon courage même si tu sais utiliser des quadruplet. Bosse tes fonctions récursives et ta géométrie et oublie les noms et formations en "english". Continue de partager, c'est bien ce que tu fais.
19:53 Rassure moi, en vrai, tu utilise des ternaires? Genre au lieu d'avoir ça: --------------------------- if(individual[gene_to_mutate]==0) { individual[gene_to_mutate]=1; } else { individual[gene_to_mutate]=0; } --------------------------- Tu le fait comme ça: --------------------------- individual[gene_to_mutate]=(individual[gene_to_mutate]==0?1:0); ---------------------------
ça revient exactement au même donc il n'a pas à te rassurer sur ça, en vidéo c'est bien plus lisible de le faire comme il l'a fait et de + c'est d'autant plus facile de modifier le code par le suite Et même si hors vidéo il ne fait pas de "ternaire", ce n'est vraiment pas grave chacun sa façon de coder, il me semble qu'il n'y en a pas une qui est plus optimisé que l'autre
J'aime bien le JS car je peux faire du visuel très facilement en utilisant à côté du HTML. Si tu as du mal avec le JS sache que ce n'est pas un langage compliqué, et que l'important c'est de comprendre le principe. Je reviendrai plus tard dans la série sur du Python.
Votre façon de simplifier le problème est vraiment appréciée. C'est ainsi que les professeurs devraient être, en aidant leurs élèves à comprendre de manière claire et accessible. Votre aide a été très précieuse et je vous remercie chaleureusement pour cela.
Merci pour tous vos efforts.
Priere de nous Eclaircir beaucoup plus l etape de mutation et validation.
Une super video. C’est genial de vulgariser tous ces concepts. Tu donnes une vue d’ensemble sur les possibilités de l’IA. Merci
Qui vient de la vidéo de Laupok ?
C'est hyper quali vraiment, bien introduit, bien expliqué, en bonne quantité, excellent!
Très bonne vidéo, qui explique très bien les concepts. Cette méthode me paraît plus adaptée que le deep-learning, mais après je ne suis pas (encore ?) un expert !
Continu comme ça ! 👍
Bonne vidéo. C'est vrai que c'est vraiment fun de jouer avec les algorithmes génétiques, mais ils sont plus utilisés en milieu académique que dans l'industrie parce qu'ils demandent beaucoup de puissance pour les applications très complexes.
Merci, jai utiliser les algorithmes génétiques pour creer un generateur automatically d'emploi du temps..ca marche du tonnerre
Excellent episode. C'est hyper intéressant et super bien illustré. Je m'abonne!
Superbe explication , Merci beaucoup Thibault
Nickel franchement super travaille merci pour t'es video 👍
excellente vidéo, merci infiniment !
Merci Thibault, toujours passionnant ! Ton histoire de recherche du meilleur itinéraire dans un immeuble pour aller de salle en salle m'a fait penser à la Recherche Opérationnelle, un truc sur lequel j'ai souffert lors de mes études d'informatique : fr.wikipedia.org/wiki/Recherche_op%C3%A9rationnelle
super vidéo ! tu résume parfaitement un cours que j'ai eu en trois mois et qui était bâclé
Merci beaucoup, très belle introduction !
Excellent vidéo merci pour ce partage !
Super intéressant. Merci pour cette vidéo! :)
merci beaucoup c'est très bien expliqué !
Top merci pour ces explications très claires
Super vidéo ! Est ce que tu pourrais parler de la différence entre un réseau de neurones et des algorythmes génétiques ? A ce que j'ai compris, on peut utiliser des algorythmes génétique pour entrainer le réseau de neurones..
Super vidéo merci!
1:45 tu introduit le terme GN sans le decrire. Tu ne parles pas encore du bonus de cet algorithme qui est l'auto-adaptation aux changements des paramètres. C'est a préciser car c'est un avantage indéniable par rapport aux réseaux de neurones qui ne sont généralement pas en apprentissage constant . Continue a vulgariser, c'est un vrai plus.
merci thibault grace a toi je me suis familliariser avec l'I.A
Super vidéo, un grand merci !
salut, lors de la génération 2, pk on complète les 4 individus restant de la population 2 on utilisant la fonction générale individus et non pas cross-over ? merci
Merci beacoup pour cette vidéo. Pourriez-vous faire une vidéo toujours sur les algorithmes génétiques mais qui resolvent un problème bi-critères (coût-optimisation ).
un grand merci !
merci encore et encore
Tres tres interessant... hate de voir comment on applique ça à des fonctions et plus des 0 et des 1
Mercie pour votre explication s'il vous plais je veux connaitre comment je peux exploiter ces algorithme dans la robotique
s'il vous plait est ce que c'est possible de résoudre un problème d'optimisation combinatoire en utilisant les réseaux de neurone et est ce que ils sont plus performant que les méta-heuristique .
j'ai modélise mon problème sous forme d'un programme linière et je veut résoudre mon problème dans un temps polynomial qu'est ce que vous propose
Merci
très concise
Super video
super vidéo merci beaucoup !
Salut thibault, je galère toujours sur les maths du coup ne peut pas suivre le reste des vidéos.. J'espère que tu publieras bientôt une série "les maths nécessaires pour le ML" ! :) keep it up!
Salut Sarah, surtout n'abandonne pas sur la partie mathématique, c'est normal de ne pas tout comprendre d'un coup. Sur la série sur Tensorflow j'essaie de donner le maximum d'intuition pour se passer des maths. Essaie d'avancer sur la partie pratique et travail les maths un petit peu tous les jours, c'est la répétition qui change tout!
@@ThibaultNeveu Merci Thibault!!
@Thibault Neveu Bonjour. J'ai suivi votre vidéo0 Mais j'ai une question. On dit qu'avant d'effectuer un croisement ou une mutation entre 2 chromosomes, on calcule la probabilité de croisement ou de mutation. Comment calcule t'on ces 2 probabilités?
Très intéressant, je voudrais que tu m'aides pour mon article où je devrais utiliser cette technique pour optimiser un champ.
wahou ses trop cool cette serie
Très bonne vidéo 👌 !
Bonjour, quels sont les logiciels que tu utilises ? Merci.
C'est génial... Mais j'arrive pas à comprendre la phase de définition de la fonction fitness ??
Super video !!!
Merci pour cette superbe introduction !
J'aurais une question:
Algorythme genetique d'ordonnancement, ça vous parle ?
c'est très bien merci
superrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrr
S'il vous plaît je veux créer un algorithme génétique pour optimiser un système de smart shading.
Est ce que vous pouvez me guider ?
Super vidéo comme d'hab. Je rajoute en complément pour comprendre la sélection naturelle, c'est vidéo de Science Clic d'une qualité exceptionnelle (pour de la vulga scientifique "amateur") th-cam.com/video/4BANxqiLH1A/w-d-xo.html
Petite précision non mentionnée dans la vidéo : les algo génétiques font en fait parti d'une famille d'algo qu'on appelle les "Algorithmes évolutionnistes" (fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_%C3%A9volutionniste). Le principe de sélection naturelle décrit dans la vidéo s'applique à tous les algo de cette famille et pas seulement aux algorithmes génétiques.
comment ne pas liker ? superbe video
bravo
Super
Est-ce que toujours garder le meilleur individu (ou les x meilleurs) de la génération précédente (tel quel) n'est pas un bon moyen d'éviter un retour en arrière au niveau de la qualité des individus ?
Si l'environnement est déterministe oui, si l'environnement est stochastique alors cela aide à ne pas revenir en arrière au niveau des meilleurs individu, mais ce n'est pas garanti.
Si, la méthode garantit une progression constante vers une solution dans un environnement déterministe.
Petite question pour toi : j'aimerais lire des papiers de recherche / articles sur l'IA, il existe des sites qui font un condensé de tout ça ?
Salut Baptiste, Il en existe plusieurs, mais je te conseille de simplement utiliser Google Scholar, puis de taper le sujet qui t'intéresse, par exemple 'LSTM' pour ensuite trouver les articles les plus consultés, car Google te donne toujours les meilleurs résultats ;)
Dans Google Scholar, tu peux aussi directement taper le nom d'un chercheur, par Exemple Yann Lecun.
Pour un chercheur, rien ne vaut Google scholar.
Bonne chance !
@@MachineLearnia merci pour la réponse rapide je vais aller regarder ça :)
Merci c est excellent
Merciiiiii
est ce que le réseau de nuerons est un algo génétique
Non c'est deux choses différentes, mais le génome d'un algorithme génétique peut être un réseau de neurone
Je viens de voir que mes messages ont été tous supprimés. A quoi c'est dû ? A part ça il me tarde de voir la prochaine vidéo.
TH-cam les as mit dans la rubrique Spam. Je les ai approuvé mais il ne semble pas revenir je ne sais pas pourquoi
C'est bizarre, y a pas moyen de les faire réapparaître ?
Le fait est que je ne les voie plus non plus de mon coté. Je ne sais pas trop ce qui c'est passé. Mais tu peux tenter de les rajouter :)
C'est fait. J'espère que youtube ne va pas les remettre dans les spams
D'après ce que je viens de lire, tu peux indiquer qu'un spam n'en est pas un.
Bon boulot de vulgarisation.Je m'abonne car c'est sincère. Malgré tout, tu es encore jeune. Quand tu parles d'évolution, ta conception c'est du "Galton" réchauffé. C'est bien trop linéaire.Pertinent si on veut faire de la programmation peut être. Très loin d'un Poincaré en réalité si tu souhaites comprendre les bases. Le terme d'algorithme "génétique" est inapproprié selon moi. Tu utilises un logiciel en code binaire pour essayer d'approximer des matrices d'acides aminés en base 4. Bon courage même si tu sais utiliser des quadruplet. Bosse tes fonctions récursives et ta géométrie et oublie les noms et formations en "english". Continue de partager, c'est bien ce que tu fais.
merci bq
19:53
Rassure moi, en vrai, tu utilise des ternaires?
Genre au lieu d'avoir ça:
---------------------------
if(individual[gene_to_mutate]==0) {
individual[gene_to_mutate]=1;
}
else {
individual[gene_to_mutate]=0;
}
---------------------------
Tu le fait comme ça:
---------------------------
individual[gene_to_mutate]=(individual[gene_to_mutate]==0?1:0);
---------------------------
ça revient exactement au même donc il n'a pas à te rassurer sur ça, en vidéo c'est bien plus lisible de le faire comme il l'a fait et de + c'est d'autant plus facile de modifier le code par le suite
Et même si hors vidéo il ne fait pas de "ternaire", ce n'est vraiment pas grave chacun sa façon de coder, il me semble qu'il n'y en a pas une qui est plus optimisé que l'autre
First ! (je suis honteusement content )
Pourquoi utiliser le langage JavaScript ?
@@soufiane4527 I think with javascript we can run AI applications client side on the browser. donc pas besoin de serveur si l'application est online
J'aime bien le JS car je peux faire du visuel très facilement en utilisant à côté du HTML. Si tu as du mal avec le JS sache que ce n'est pas un langage compliqué, et que l'important c'est de comprendre le principe. Je reviendrai plus tard dans la série sur du Python.
Très inutile
Super video. Thank you very much