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Projet Final : Classification d'Images

Objectif : Créer une IA capable de reconnaître des vêtements avec le dataset Fashion MNIST.

Le Code Complet

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. Charger les données
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()

# 2. Normaliser (0-255 -> 0-1)
X_train = X_train / 255.0
X_test = X_test / 255.0

# 3. Modèle
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 4. Entraînement
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(X_train, y_train, epochs=5)

# 5. Évaluation
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f"Précision : {test_acc}")

Copiez ce code dans un notebook Jupyter ou Google Colab et voyez votre IA apprendre !

💪 À vous de jouer !

Note Importante : Les bibliothèques de Deep Learning comme TensorFlow sont trop lourdes pour tourner directement dans ce navigateur.

Pour pratiquer, nous vous recommandons d'utiliser Google Colab, un environnement gratuit qui offre des GPU puissants.

Ouvrir Google Colab 🚀
  • Créez un nouveau notebook sur Colab.
  • Copiez-collez le code de la leçon.
  • Exécutez et modifiez les paramètres pour voir les résultats !
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