Classification d'Images avec Machine Learning : Guide pratique d'implémentation sous Google Colab

Dans cette vidéo, je vous emmène dans le monde passionnant de l'apprentissage automatique en utilisant Google Colab pour créer un puissant système de classification d'images. Que vous soyez un débutant curieux ou un passionné d'apprentissage automatique expérimenté, cette vidéo est conçue pour vous guider à travers chaque étape du processus.
Liens utiles :
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Au cours de cette vidéo, vous découvrirez :
1. La configuration de votre environnement de développement sur Google Colab.
2. La collecte, le prétraitement et la préparation des données d'entraînement pour votre modèle.
3. L’extraction des caractéristiques
4. La création d'un modèle de classification supervisée à l'aide de bibliothèques populaires telles que Keras et sklearn.
5. L'entraînement du modèle sur votre ensemble de données d'apprentissage.
6. L'évaluation des performances de votre modèle à l'aide de différentes métriques.
7. La classification en direct d'images avec votre modèle.
Que vous souhaitiez créer un système de détection d'objets, de reconnaissance de visages, ou toute autre tâche de classification d'images, ce tutoriel vous donnera les bases nécessaires pour commencer.
N'hésitez pas à poser des questions et à partager vos commentaires dans la section des commentaires.
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Merci de regarder, et commençons à coder

[@steved1122]

Merci beaucoup pour ce travail, super boulot et en français de cette qualité c’est assez rare. Encore merci

[@youssefkabir6664]

merci Monsieur

[@lebabacompaoré]

je suis un débutant j'aimerais savoir dans cas ou nous avons 4 classe au lieu de 2 comment proccéder. Merci

[@taherbns2949]

if faut convertir le label qui contient les output et faire une dataframe en ajoutant une nouvelle colonne qui contient le resultat de cette output ¸