J’ai découvert récemment la librairie de machine learning Python Theano. Elle a été développée par le groupe LISA de l’Université de Montréal.

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Pour illustrer la mise en oeuvre de Theano, j’ai résolu avec les exercices du MOOC Machine Learning de Coursera (voir : https://www.coursera.org/learn/machine-learning) et donné par Andrew Ng (voir : http://www.andrewng.org/) de l’Université de Stanford.

Les exercices originaux du MOOC devaient être programmés avec le langage Octave (voir : https://www.gnu.org/software/octave/). L’idée avec ces notebooks est de fournir aux développeurs Python des exemples intéressants de programmation avec Theano.

Ils ont été developpés avec la distribution Anaconda Python 3.4 fournie par Continuum Analytics (voir : https://www.continuum.io/) et la version 0.8 de Theano.

  1. Régression linéaire
  2. Régression logistique
  3. Classification multi-classes
  4. Réseaux de neurones
  5. Régressions linéaires et polynomiales