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Exercices

Chapitre 13: L’intelligence artificielle

1 Classification d’images

Nous abordons ici un problème de classification: «Comment reconnaitre une race de chien?». On utilise des données d’apprentissage de stanford.

  • Trouver une image de chien dont vous connaissez la race et l’enregistrer sur votre ordinateur.
  • Ouvrir la page https://teachablemachine.withgoogle.com/train/image.
  • Importer à partir du dossier du TP des images de cette race de chien et renommer Class 1 avec le nom de la race(Chihuahua par exemple).
  • Recommencer avec deux autres races de chiens dans Class 2 et Class 3.
  • Entrainer le modèle et attendre…
  • Une fois le modèle entraîné, sélectionnez votre image de chien à reconnaitre dans Aperçu et vérifier que votre modèle sait la reconnaitre.
  • Trouver d’autres images sur Wikipédia pour vérifier qu’«il sait» les reconnaitre(Peut-on vraiment dire qu’un algorithme sait?). Commenter les résultats obtenus.

Informations sur les données

Source des données d’entraînement du modèle: http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/

Il y a 120 races de chiens dont voici les traductions(par AI) et le nombre de photo.

Dossier Race Nombre de photos
French_bulldog Bulldog français 159
Shetland_sheepdog Berger des Shetland 157
curly-coated_retriever retriever à poil bouclé 151
basenji basenji 209
flat-coated_retriever retriever à poil plat 152
beagle beagle 195
Rhodesian_ridgeback Rhodesian Ridgeback 172
giant_schnauzer schnauzer géant 157
otterhound lévrier 151
pug carlin 200
Pekinese pékinois 149
Brabancon_griffon Griffon Brabançon 153
Irish_terrier Terrier irlandais 169
Irish_wolfhound Lévrier irlandais 218
bull_mastiff dogue de taureau 156
schipperke schipperke 154
Labrador_retriever Labrador retriever 171
Gordon_setter Passeur Gordon 153
kelpie varech 153
Scotch_terrier Terrier écossais 158
Sussex_spaniel Épagneul du Sussex 151
Lakeland_terrier Terrier des lacs 197
wire-haired_fox_terrier fox-terrier à poil dur 157
Norfolk_terrier Terrier de Norfolk 172
Great_Pyrenees Grandes Pyrénées 213
Walker_hound Chien marcheur 153
Bedlington_terrier Terrier de Bedlington 182
English_springer springer anglais 159
whippet fouetter 187
Eskimo_dog Chien esquimau 150
Dandie_Dinmont Dandie Dinmont 180
malinois malinois 150
Shih-Tzu Shih Tzu 214
German_short-haired_pointer Braque allemand à poil court 152
vizsla à savoir 154
EntleBucher EntleBucher 202
toy_terrier terrier jouet 172
Airedale airedale 202
Boston_bull Taureau de Boston 182
golden_retriever Golden retriever 150
Chihuahua Chihuahua 152
West_Highland_white_terrier Terrier blanc des West Highlands 169
Pembroke Pembroke 181
Japanese_spaniel Épagneul japonais 185
miniature_schnauzer schnauzer nain 154
soft-coated_wheaten_terrier terrier de froment à poil doux 156
silky_terrier terrier soyeux 183
Blenheim_spaniel Épagneul de Blenheim 188
Greater_Swiss_Mountain_dog Grand Bouvier Suisse 168
Newfoundland Terre-Neuve 195
basset basset 175
Saluki Sloughi 200
Australian_terrier Terrier australien 196
English_setter Setter anglais 161
Tibetan_terrier Terrier tibétain 206
Old_English_sheepdog Vieux chien de berger anglais 169
Leonberg Léonberg 210
cairn cairn 197
Lhasa Lhassa 186
Great_Dane Grand danois 156
collie colley 153
Saint_Bernard Saint-Bernard 170
Cardigan Cardigan 155
Maltese_dog chien maltais 252
standard_poodle caniche royal 159
briard Briard 152
Sealyham_terrier Terrier de Sealyham 202
dhole dhole 150
Weimaraner Braque de Weimar 160
Italian_greyhound Lévrier italien 182
cocker_spaniel Cocker 159
Doberman Dobermann 150
borzoi barzoï 151
English_foxhound Foxhound anglais 157
Brittany_spaniel Épagneul breton 152
miniature_pinscher pinscher nain 184
Ibizan_hound Chien d’Ibiza 188
Chesapeake_Bay_retriever Retriever de la baie de Chesapeake 167
bluetick tique bleue 171
Yorkshire_terrier Yorkshire Terrier 164
toy_poodle caniche jouet 151
malamute malamute 178
American_Staffordshire_terrier Terrier américain du Staffordshire 164
Bouvier_des_Flandres Bouvier des Flandres 150
papillon papillon 196
affenpinscher affenpinscher 150
Border_terrier Terrier frontalier 172
Irish_setter Setter irlandais 155
black-and-tan_coonhound coonhound noir et feu 159
German_shepherd Berger allemand 152
clumber clumber 150
komondor komondor 154
groenendael groenendael 150
African_hunting_dog chien de chasse africain 169
miniature_poodle caniche miniature 155
dingo dingo 156
Siberian_husky Husky sibérien 192
keeshond keeshond 158
Border_collie Border collie 150
Norwegian_elkhound Lévrier norvégien 196
Norwich_terrier Terrier de Norwich 185
Scottish_deerhound lévrier écossais 232
kuvasz kuvasz 150
chow bouffe 196
redbone redbone 148
Tibetan_mastiff Dogue tibétain 152
Pomeranian poméranien 219
Irish_water_spaniel Épagneul d’eau irlandais 150
standard_schnauzer schnauzer standard 155
Afghan_hound Lévrier afghan 239
Mexican_hairless Mexicain sans poils 155
Welsh_springer_spaniel Épagneul springer gallois 150
boxer boxeur 151
Staffordshire_bullterrier Bullterrier du Staffordshire 155
Samoyed Samoyède 218
Bernese_mountain_dog chien de montagne bernois 218
Appenzeller Appenzellois 151
Rottweiler Rottweiler 152
bloodhound limier 187
Kerry_blue_terrier Terrier bleu Kerry 179

2 Prévoir le prix d’un appartement en fonction de ses caractéristiques

Nous abordons ici un problème de régression: «Comment prévoir le prix d’un appartement en fonction de ses caractéristiques?».

Astuce

Les élèves de NSI ou volontaires pourront effectuer les étapes suivantes en Python.

2.1 Entrainement

  • Ouvrir le fichier train.csv dans le tableur LibreOffice Calc.

  • Tracer un diagramme XY du prix MEDV en fonction du nombre de pièces RM.

  • Ajouter une courbe de tendance et vérifier la concordance approximative avec la vignette 2.

  • En utilisant le modèle prédire le prix d’un 5 pièces à Boston.

2.2 Test de validation du modèle

  • Ouvrir le fichier test.csv dans le tableur LibreOffice Calc.
  • Tracer un diagramme XY du prix MEDV en fonction du nombre de pièces RM.
  • Ajouter une nouvelle colonne Erreur qui calcule la distance entre la droite et les points.
  • Calculer l’erreur moyenne de votre modèle.

2.3 Utilisation de plusieurs paramètres

Avertissement

Cette dernière partie ne peut-être traitée qu’avec Python, mais pas avec le tableur. Les résultats attendus sont présentés.

  • Importer les données d’entraînement train.csv grâce à la librairie pandas.

    CRIM ZN INDUS CHAS NOX RM AGE DIS RAD TAX PTRATIO B LSTAT MEDV
    0 0.61154 20.0 3.97 0 0.6470 8.704 86.9 1.8010 5 264 13.0 389.70 5.12 50.0
    1 0.03466 35.0 6.06 0 0.4379 6.031 23.3 6.6407 1 304 16.9 362.25 7.83 19.4
    2 10.06230 0.0 18.10 0 0.5840 6.833 94.3 2.0882 24 666 20.2 81.33 19.69 14.1
    3 0.13960 0.0 8.56 0 0.5200 6.167 90.0 2.4210 5 384 20.9 392.69 12.33 20.1
    4 8.79212 0.0 18.10 0 0.5840 5.565 70.6 2.0635 24 666 20.2 3.65 17.16 11.7
    ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
    450 9.51363 0.0 18.10 0 0.7130 6.728 94.1 2.4961 24 666 20.2 6.68 18.71 14.9
    451 0.52014 20.0 3.97 0 0.6470 8.398 91.5 2.2885 5 264 13.0 386.86 5.91 48.8
    452 0.79041 0.0 9.90 0 0.5440 6.122 52.8 2.6403 4 304 18.4 396.90 5.98 22.1
    453 0.11132 0.0 27.74 0 0.6090 5.983 83.5 2.1099 4 711 20.1 396.90 13.35 20.1
    454 0.25199 0.0 10.59 0 0.4890 5.783 72.7 4.3549 4 277 18.6 389.43 18.06 22.5

    455 rows × 14 columns

  • Tracer le graphique en nuage de points(scatter) de la vignette 5 grâce à la librairie matplotlib.

  • Réaliser la régression linéaire à deux paramètres grâce à la bibliothèque sklearn.

  • En utilisant le modèle prédire le prix d’un 6 pièces avec 40% de logements occupés par leur propriétaire construits avant 1940 à Boston.

    'Le prix prévu est: 22.136605928493484'

    Dans les données de test on trouve deux biens qui se rapprochent de ces caractéristiques avec des prix relativement proches de la prévision.

    RM AGE MEDV
    6,162 38,4 24,1
    6,009 42,3 21,7

Informations sur les données

Le jeu de données possède un problème éthique, mais nous travaillerons que sur des colonnes qui ne posent pas ce genre de problème:

  • RM : nombre moyen de pièces par logement
  • AGE : proportion de logements occupés par leur propriétaire construits avant 1940
  • MEDV: Valeur médiane des maisons occupées par leur propriétaire en milliers de dollars

Le tableau de données contient les données concernant 506 quartiers et 14 attributs dont le dernier MEDV indique le prix moyen du logement dans le quartier:

Attribut Explication
CRIM taux de criminalité par habitant par ville
ZN proportion des terrains résidentiels zonés pour les terrains de plus de 25 000 pi.ca.
INDUS proportion d’acres d’entreprises non commerciales par ville
CHAS Variable fictive Charles River (= 1 si le secteur délimite la rivière ; 0 sinon)
NOX concentration d’oxydes nitriques (parties par 10 millions)
RM nombre moyen de pièces par logement
AGE proportion de logements occupés par leur propriétaire construits avant 1940
DIS distances pondérées à cinq centres d’emploi de Boston
RAD indice d’accessibilité aux autoroutes radiales
TAX taux d’imposition foncière sur la valeur totale par tranche de 10 000 $
PTRATIO ratio élèves-enseignant par ville
B 1000(Bk - 0.63)^2 où Bk est la proportion de noirs par ville
LSTAT % de statut inférieur de la population
MEDV Valeur médiane des maisons occupées par leur propriétaire en milliers de dollars