Implémentation d'une solution d'IA
Durée2h30 + préparationObjectifs de la séance
Dans cette séance, vous allez coder les algorithmes des K plus proches voisins (K-Nearest Neighbors, KNN) et des K moyennes (K-Means). La particulier de ces algorithmes, s’agissant d’apprentissage automatique, est qu’ils nécessitent une phase d’entraînement avant de pouvoir être utilisés pendant une phase de prédiction.
Vous devez effectuer l’activité préparatoire avant le cours, afin de vous familiariser avec la manipulation de tableaux et leur visualisation. Dans l’activité pratique, vous devrez programmer les algorithmes des K plus proches voisins et des K moyennes.
Avant le cours
Pré-requis
Pour pouvoir commencer à travailler sur l’activité, vous devez remplir les conditions suivantes :
- Apportez votre propre ordinateur.
- Assurez-vous d’avoir une connexion réseau fonctionnelle.
Articles à étudier
Pour pouvoir commencer à travailler efficacement sur l’activité pratique de cette séance, vous devez étudier l’article suivant avant d’arriver en classe :
Pendant le cours
Activité pratique
Le reste de la séance sera consacré à une activité pratique. Cliquez sur le lien ci-dessous :
Après le cours
Terminer l’activité pratique
Avant la prochaine séance, vous devez :
- Si besoin, réviser les articles de cette séance.
- Terminer au moins les parties obligatoires de l’activité pratique.
Préparer la prochaine séance
Il s’agit de la dernière séance du module programmation. De ce fait, vous n’avez pas de préparation spécifique à faire pour la prochaine séance.