ML : Comment Créer et Développer une Application Intelligente avec TensorFlow

Transcript

1. Comment Créer et Développer une Application Intelligente avec TensorFlow Par Yannick Serge Obam
2. - Software engineer & Co-Founder at isoMora - AI/ML Evangelist | Cloud Mentor | Teacher - Co-Organiser GDG Ebolowa Yannick Serge Obam @OBAMSerge
3. Agenda 1- Machine Learning : vue d’ensemble 2-Créer les modèles Deep Learning avec TensorFlow et Keras 3- Déployer le modèle dans une application
4. Machine Learning Overview
5. Concepts de ML
6. Type de ML Apprentissage Supervisé Apprentssage non supervisé Apprentissage par renforcement:
7. C’est quoi un réseau de neurones ?
8. Etape 1: Collecter des Données Etape 2: Pretraiter les données Etape 3: Choisir un Algorithme Etape 4: Entrainer le modele Etape 5 : Executer/Deployer le modèle
11. TensorFlow Une librairie open source Deep Learning 1 800 contributeurs dans le monde Construit avec C ++ • Alimente presque tous les projets ML @ Google • Dernière version: 2.0 à compter d'aujourd'hui TensorFlow 2.0 • Plus facile à apprendre et à utiliser • Pour débutants et experts
14. Déployer n'importe où Servers Edge devices JavaScript
15. Les autres outils pour le ML J Jupyter notebook
16. Les autres outils pour le ML J
17. Les autres outils pour le ML J Google Colab
18. Les autres outils pour le ML J
19. Les autres outils pour le ML J
20. Les autres outils pour le ML J
21. Les autres outils pour le ML J
23. Créer un modèle Deep Learning
24. Problem Statement Créer de bout en bout l'expérience un modèle d'apprentissage automatique capable de reconnaître des images de chiffres manuscrites avec TensorFlow et de le déployer sur une application Android.
25. dataset MNIST HandWritten
26. Réseaux de neurones convolutifs
27. @aaronhma http://bit.ly/TF-Keras-handWritten Demo
29. Déployer le Model sur Android
30. @aaronhma http://bit.ly/Android-HandWritten Dive into code
33. Resources Colab :http://bit.ly/TF-Keras-handWritten Official Tensorflow site: https://www.tensorflow.org • Machine Learning Crash Course: https://developers.google.com/machine- learning/crash-course/ • TensorFlow Playground: https://playground.tensorflow.org • Awesome Tensorflow: https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow • ML Zero to Hero (Youtube): https://www.youtube.com/playlist?list=PLQY2H8rRoyvwLbzbnKJ59NkZvQAW9wLbx • TensorFlow World conference: https://conferences.oreilly.com/tensorflow/tf-ca • TensorFlow Project repos: https://github.com/tensorflow
34. Yannick Serge Obam @OBAMSerge
35. Yannick Serge Obam @OBAMSerge Thank you!