Travaux pratiques: IA-Deep Learning

Mettez à jour tensorflow avec la dernière version.

            
                       !pip install tensorflow --upgrade
            
          

Voir la version installée sur votre machine

            
                        import tensorflow as tf
                        print(tf.__version__)
            
          

Par exemple, vous pouvez voir la valeur suivante (2.0+)

            
                        2.3.1
            
          

Afin de créer le modèle de réseau neuronal ci-dessus, vous pouvez tester le code suivant.

            
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D
from tensorflow.keras.layers import MaxPool2D
from tensorflow.keras.layers import Flatten
from tensorflow.keras.layers import Dense

# Creating a sequential model
model = Sequential()
model.add(Dense(4, activation='relu', input_shape=(3,)))
model.add(Dense(units=2, activation='softmax'))

# compiling the model
model.compile(loss='mse',
                  optimizer='sgd',
                  metrics=['accuracy']
            
          

Dans le modèle ci-dessus, nous utilisons l’optimiseur de descente de gradient stochastique et l’erreur quadratique moyenne comme calculateur de perte.

Dans le code ci-dessous, nous utilisons un optimiseur SGD utilisant un taux d’apprentissage de 0,01.

            
           from tensorflow.keras.models import Sequential
           from tensorflow.keras.layers import Conv2D
           from tensorflow.keras.layers import MaxPool2D
           from tensorflow.keras.layers import Flatten
           from tensorflow.keras.layers import Dense
           from tensorflow.keras.optimizers import SGD
          
           # Creating a sequential model
           model = Sequential() 
           model.add(Dense(4, activation='relu', input_shape=(3,)))
           model.add(Dense(units=2, activation='softmax'))
          
           # compiling the model
           sgd = SGD(lr=0.01)
           model.compile(loss='mean_squared_error', 
                optimizer=sgd,metrics=['accuracy'])
            
          

Observez les différentes couches. Choisissez un ensemble de données de Tensorflow : https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/overview et construisez un modèle pour votre hypothèse. Vous pouvez également utiliser les modèles existants.

Téléchargez une page HTML sur Internet (par ex, https://en.wikipedia.org/wiki/Paris). Choisissez un long paragraphe de la page et effectuer les opérations suivantes

1. Racinisation
2. Étiquetage en parties du discours (PoS)
3. Lemmatisation
4. Analyse morphologique
5. Reconnaissance d’entités nommées
6. Word embeddings à l’aide de modèles Word2Vec (CPOW et Skip-gram)

Vous pouvez utiliser un ou plusieurs des packages suivants, dans la mesure du possible. Si vous utilisez plus de deux packages, rédigez également un petit rapport sur la comparaison de vos résultats.

1. nltk
2. spaCy
3. gensim
4. Tensorflow

Modèles LSTM

Prévision des séries temporelles avec les modèles LSTM : Veuillez vérifier et lancer le code suivant https://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/

Observez comment les séquences sont générées dans ces exemples.