Questions examinées lors de la session d'étude de février

J'ai fait du machine learning (Scikit-learn, Tensor Flow) chez Mooc (Udacity, Coursera).

Mooc

• [Neural Networks for Machine Learning | Coursera](https://www.coursera.org/learn/ neural-networks/home/welcome)

• Deep Learning - Udacity

M. Andrew Ng est célèbre, mais il est agréable de gérer Deep Learning --Udacity fourni par Google comme Scikit-learn ou TensorFlow.

Neural Networks for Machine Learning

• M. Hinton
• L'environnement d'exécution était Octave
• J'ai abandonné et l'ai installé, mais cette fois c'est fini

Deep Learning - Udacity

• C'est génial que les devoirs soient donnés dans le notebook Jupyter (ça marche!)
• L'aspect théorique peut être insatisfaisant
• Je le recommande car il y a des scènes qui disent "Oh, j'ai du mal"

Deep Learning - Udacity

• Faites tensorflow / tensorflow / examples / udacity chez master · tensorflow / tensorflow

Setup

• Utilisation de Docker car il était difficile de préparer l'environnement

• TensorFlow v1.0 est sorti, je l'ai donc mis à jour

• Je souhaite mettre à jour l'image Docker avec la dernière version d'un lot-Qiita

Scikit-learn

• La première tâche était "Revenons à la logistique en utilisant Scikit-learn"

• tensorflow/1_notmnist.ipynb at master · tensorflow/tensorflow

• Machine Learning, etc: notMNIST dataset

Scikit-learn

• scikit-learn/scikit-learn: scikit-learn: machine learning in Python

• sklearn.linear_model.LogisticRegression — scikit-learn 0.18.1 documentation

• L1 Penalty and Sparsity in Logistic Regression — scikit-learn 0.18.1 documentation

Python: extraction d'éléments communs

• Comment comparer des listes et récupérer des éléments communs dans une liste --Qiita

v = [1,2,3]
w = [2,3,4]
[x for x in v if x in w] # [2,3]

• Détails de la notation d'inclusion python - Qiita

TensorFlow

Il s'agissait d'effectuer la même tâche dans Tensorflow.

• tensorflow/2_fullyconnected.ipynb at master · tensorflow/tensorflow

• Assignment 2 : building a 3-hidden layer network? - Courses / Deep Learning - Udacity Discussion Forum

• Assignment 2: 2 hidden layers and NaN loss - Courses / Deep Learning - Udacity Discussion Forum

• Deep MNIST for Experts  |  TensorFlow

J'étais satisfait parce que j'ai fabriqué un NN à 3 couches comme celui-ci et obtenu une précision de 94,2%. Quand j'extrait une partie du code, cela ressemble à ceci.

def weight_variable(shape):
  initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=1.732/sum(shape))
  return tf.Variable(initial)

def bias_variable(shape):
  initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
  return tf.Variable(initial)
  
batch_size = 128
hidden_layer_size = 1024
input_layer_size = 28*28
output_layer_size = 10

graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    # Input data. For the training data, we use a placeholder that will be fed
    # at run time with a training minibatch.
    tf_train_dataset = tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size, image_size * image_size))
    tf_train_labels = tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size, num_labels))
    tf_valid_dataset = tf.constant(valid_dataset)
    tf_test_dataset = tf.constant(test_dataset)
    
    # Variables
    weight1 = weight_variable( (input_layer_size, hidden_layer_size) )
    bias1 = bias_variable( [hidden_layer_size] )
    
    # Hidden Layer
    hidden_layer = tf.nn.relu(tf.matmul(tf_train_dataset, weight1) + bias1)
    
    # Variables
    weight2 = weight_variable( (hidden_layer_size, output_layer_size) )
    bias2 = bias_variable( [output_layer_size] )
    
    logits = tf.matmul(hidden_layer, weight2) + bias2
    loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=tf_train_labels))
    
    # optimizer
    optimizer = tf.train.AdamOptimizer(0.001).minimize(loss)
    # optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(loss)
    
    # prediction
    train_prediction = tf.nn.softmax(logits)
    valid_prediction = tf.nn.softmax(tf.matmul(tf.nn.relu(tf.matmul(tf_valid_dataset, weight1) + bias1), weight2) + bias2)
    test_prediction = tf.nn.softmax(tf.matmul(tf.nn.relu(tf.matmul(tf_test_dataset, weight1) + bias1), weight2) + bias2)