L'apprentissage automatique (machine learning) est l'un des domaines les plus en vogue en informatique actuellement. Il est aisé de comprendre pourquoi : cette technologie est omniprésente, des voitures autonomes à la sécurité publique, en passant par les prévisions boursières.
TensorFlow est le projet open source de Google dédié à l'apprentissage automatique et aux réseaux de neurones. Découvrez ce qu'il est, ses applications et comment l'apprendre efficacement.
Il est difficile d'expliquer TensorFlow sans aborder d'abord l'apprentissage automatique. Ce domaine et les réseaux de neurones influencent déjà notre quotidien plus que nous ne l'imaginons.
En substance, l'apprentissage automatique permet aux ordinateurs d'analyser des données et de prendre des décisions éclairées sans programmation explicite. Pour cela, nous entraînons des réseaux de neurones à accomplir des tâches spécifiques.
TensorFlow est la bibliothèque open source de réseaux de neurones développée par l'équipe Google Brain. Elle couvre un large éventail d'applications et évite de repartir de zéro : vous entraînez le modèle avec vos données et exploitez les résultats.
Si cela semble abstrait, sachez que les réseaux de neurones peuvent accomplir presque tout !
De nombreux tutoriels pour débutants en apprentissage automatique utilisent la classification d'images comme premier projet, car elle est intuitive. En alimentant un réseau de neurones avec des images de référence, il apprend à identifier des objets similaires.
Pour une démonstration rapide, regardez le classificateur Dark Vador en 5 minutes de Siraj Raval.
Ce filtrage assisté par IA est puissant au-delà des exemples ludiques : TensorFlow excelle déjà en analyse d'images biomédicales.
Tout secteur traitant de vastes ensembles d'images en bénéficie, comme la conservation du dugong – espèce menacée – illustrée dans la vidéo officielle d'introduction de TensorFlow.
Au-delà de la classification, TensorFlow permet de transformer dynamiquement les images. Le projet Deep Photo Style Transfer, issu de l'Université Cornell, applique le style d'une image de référence à une autre, pour des résultats spectaculaires.
Les exemples mêlent automatisation et retouches manuelles : affinez vos compétences en Photoshop pour des résultats optimaux.
Les ordinateurs créent de l'art depuis longtemps, mais générer une créativité humaine grâce à l'IA relève désormais du possible grâce à TensorFlow.
Magenta exploite TensorFlow pour des outils musicaux : apprentissage profond pour mixer sons innovants ou improvisations assistées.
Il sert aussi de séquenceur intelligent autonome. Sur CodePen, Tero Parviainen a créé Latent Cycles avec magenta.js, générant des boucles uniques sans expertise musicale requise.
L'apprentissage automatique est dense : maîtrisez statistiques, maths, programmation et data science. TensorFlow facilite toutefois l'expérimentation pour débutants via son tutoriel officiel progressif.
La plupart des projets utilisent Python – apprenez-le si nécessaire. Pour les fans de JavaScript, TensorFlow.js propose des tutoriels vidéo dédiés.
Complétez avec le cours gratuit de machine learning de Google.
Siraj Raval offre une intro fun et rapide (5 minutes) à TensorFlow et la classification d'images. Sa chaîne YouTube est idéale pour Python et machine learning, des formats courts aux lives approfondis.
Pour JavaScript et TensorFlow.js, la série Coding Train de Daniel Shiffman explore cas d'usage variés dans un excellent cours gratuit.
Ce projet contrôle un trieur de déchets via reconnaissance en temps réel, avec OpenCV et TensorFlow sur microcontrôleur (type Raspberry Pi).
Sans tutoriel vidéo, consultez l'article détaillé de Dat Tran sur OpenCV et TensorFlow – parfait pour un premier projet concret.
TensorFlow, outil puissant ouvert à tous par Google, révolutionne l'IA. Pour l'exploiter pleinement, suivez des cours en ligne spécialisés en machine learning.
