Rendre les questions A, B, C, D (bas de page), dans la rubrique Messagerie > Envoyer un fichier sur picassciences.com avant le 10 juin.
Les algorithmes d’intelligence artificielle
Pour cette semaine, nous allons nous intéresser à un algorithme d’intelligence artificielle, qui permet d’identifier les éléments d’une photo. Vous pouvez essayer un algorithme de classification à l’adresse suivante : https://cloud.google.com/vision/docs/drag-and-drop
Prenez n’importe quelle photo, l’algorithme sera capable de la classifier.
L’algorithme des k plus proches voisins : principe général
Le principe
Un exercice corrigé
Voici ci dessous, un espace à deux dimensions, comportant des points numérotés. On connait pour certains de ces points, leur classe, affichée entre parenthèses. Ici, c’est très simple, ils sont soit A, soit B (soit chien, soit chat pour revenir à l’exemple du début).
Les points 1 à 4 sont déjà classés ; on applique donc l’algorithme en commençant par classer le point 5. L’exercice est directement corrigé ci-dessous, mais prenez quelques minutes pour réfléchir par vous même au problème.
1) Sans utiliser la règle graduée mais uniquement à l’aide des coordonnées des points, expliquer comment calculer la distance entre le point 5 et le point 4.
2) Appliquer la méthode des kPPV (k Plus Proches Voisins) avec k=3 à partir du pont 5 (k = 3 veut dire qu’on va regarder les 3 plus proches voisins pour classer le point 5). Ecrire la classe résultante à côté du point. Préciser la démarche en prenant quelques points comme exemples.
3) Montrer par au moins un exemple que le résultat de la classification dépend de l’ordre de présentation des exemples.
Correction :
1) Penser au théorème de Pythagore
2) Pour chaque point à classer, à partir du cinquième, on cherche quels sont les 3 autres points les plus proches de lui déjà classés, et on regarde quelle est la classe la plus représentée parmi ces 3 points.
Exemple :…. La classification résultant de l’application de l’algorithme des kPPV avec k=3 est donc : 5B – 6A – 7B – 8A – 9A – 10A – 11B – 12A – 13B – 14A
3) Si le point tiré en 10e position avait été tiré en 8e position, il aurait été affecté à la classe B, au lieu de la A précédemment, car les 3 points les plus proches déjà 2 classés auraient été les 5 (classe B), 6 (A) et 7 (B). De même pour le nouveau point tiré en 8e position. Autre exemple : si le point tiré à la 9e position avait été tiré en 8e, il aurait été associé à la classe B (au lieu de la A), de même que le nouveau point tiré à la 9e position.
L’algorithme des k plus proches voisins : exemple pratique
Point technique
Pour faire fonctionner le code ci dessous, vous aurez besoin d’installer les librairies suivante avec un pip install
Par souci de simplification, nous nous intéresserons uniquement à la largeur et à la longueur des pétales. Pour chaque iris mesuré, Anderson a aussi noté l’espèce (« iris setosa », « iris virginica » ou « iris versicolor »)
Vous trouverez 50 de ces mesures dans un fichier iris.csv
En résumé, vous trouverez dans ce fichier :
la longueur des pétales
la largeur des pétales
l’espèce de l’iris (au lieu d’utiliser les noms des espèces, on utilisera des chiffres : 0 pour « iris setosa », 1 pour « iris virginica » et 2 pour « iris versicolor »)
Programme 1 à télécharger et à exécuter dans pyzo.
Question A : Ajoutez des commentaires pour légender l’utilité de chaque groupe de lignes.
Programme 2 à télécharger et à exécuter dans pyzo.
Question B :
Déplacer le point noir en modifiant le code pour obtenir les trois classes successivement
Etapes algorithmiques de choix des k plus proches voisins :
on calcule la distance entre notre point (largeur du pétale = 0,75 cm ; longueur du pétale = 2,5 cm) et chaque point issu du jeu de données « iris » (à chaque fois c’est un calcul de distance entre 2 points tout ce qu’il y a de plus classique)
on sélectionne uniquement les k distances les plus petites (les k plus proches voisins)
parmi les k plus proches voisins, on détermine quelle est l’espèce majoritaire. On associe à notre « iris mystère » cette « espèce majoritaire parmi les k plus proches voisins »
Question C : Faire varier k autour d’une position fixe. Consignez vos observations dans trois cas.
Question D : QCM
Dans le quadrillage ci-dessus 14 points sont dessinés, dont 7 de la classe C1, avec des ronds noirs •, et 7 de la classe C2, avec des losanges ◇.
On introduit un nouveau point A, dont on cherche la classe à l’aide d’un algorithme des k plus proches voisins pour la distance géométrique habituelle, en faisant varier la valeur de k parmi 1, 3 et 5.
Quelle est la bonne réponse (sous la forme d’un triplet de classes pour le triplet (1,3,5) des valeurs de k) ?
Dernier chapitre de l’année : L’électricité. Cette semaine nous allons jouer à une simulation de parc d’attraction ! Le but du jeu est de construire le plus grand parc d’attraction possible, tout en créant une infrastructure cohérente pour l’alimenter en énergie. Panneaux solaires, éolien, centrale au charbon, nucléaire ? A vous de définir votre politique d’alimentation en énergie. Mais attention, si vous gérez mal votre parc, si votre public n’est pas satisfait, ce sera le Game Over !
Travail à rendre le 7 juin dernier délai.
Travail à rendre sous la forme d’un diaporama (ou autre) dans la rubrique Messagerie > Envoyer un fichier sur picassciences.com
Pour pouvoir démarrer le jeu, vous avez besoin d’installer Flash. Je vous recommande d’installer le navigateur Firefox, plus facile d’utilisation avec Flash. Une fois installé, cliquez au centre de l’écran sur « Activer Adobe Flash », puis « Autoriser ». Voici la démarche en vidéo ci dessous :
Nous allons mettre en place un serveur web sur votre machine, qui va pouvoir héberger votre premier site web, à base des langages HTML + Javascript côté client et PHP côté serveur.
Etape 1 : Télécharger un serveur web
Nous allons utiliser le serveur web Laragon, logiciel permettant de créer un serveur web depuis n’importe quel répertoire de votre machine.
>> Télécharger ici (version que j’ai configuré pour vous, histoire d’éviter les problèmes purement techniques) et en savoir plus sur le projet ici. Il faut dézipper le fichier et suivre le tutoriel suivant…
Tutoriel d’installation. Je vous montre dans la vidéo ou se trouve le répertoire www, dans lequel vous devrez mettre vos fichiers.
Etape 2
Vous aurez besoin d’un éditeur de code, comme Notepad++ sous Windows ou Atom (Windows, macOS) ou un autre éditeur de code de votre choix.
Vous trouverez les corrections des deux dernières activités dans les posts des deux semaines précédentes.
Cette semaine, nous allons nous intéresser au vecteur vitesse, et à sa variation. Ici, tous les mouvement d’objet vont être représentés par des successions de points.
Cours : Vecteur vitesse et variation du vecteur vitesse
Consultez également le cours de votre livre page 218 et 219
Entraînement
Exercice 1 p 222 de votre livre (exercice corrigé)
Nous allons cette semaine aborder un nouveau langage, celui du web : le javascript.
Le javascript est comparable à python et est accompagné de deux autres langages HTML et CSS, qui permettent d’ajuster l’apparence d’une page web.
Logiciels
Vous aurez besoin d’un éditeur de code, comme Notepad++ sous Windows ou Atom (Windows, macOS) ou un autre éditeur de code de votre choix.
Dans la partie HTML/CSS, on utilise le site http://jsfiddle.net/ qui permet une découverte rapide -> Placer le code indiqué et appuyer sur Run en haut à gauche pour obtenir le résultat
Note importante : Javascript est un langage équivalent à python mais avec une syntaxe différente. Le point très important à retenir, c’est que l’indentation en javascript n’est pas significative, contrairement à Python. En Python, on sépare les blocs de boucles ou conditions avec une indentation (tabulation). En Javascript, on sépare les blocs de boucles ou condition avec des accolades {}
Pour terminer le chapitre, nous allons étudier le théorème de l’énergie cinétique et le travail des forces. Mais c’est quoi le travail d’une force ? Voici trois cartoons qui vous explique de manière rigolote le concept.
et voici une vidéo qui vous explique le travail de manière moins rigolote … mais plus détaillée.
Je vous invite à prendre ensuite connaissance du cours de votre livre page 261, 262 et 264 qui permet de synthétiser ce qu’il faut savoir.
Voici ensuite les exercices à réaliser cette semaine.
Vous trouverez dans cet article la correction des QCM de la semaine dernière, ils seront mis en ligne en fin de semaine, car tout le monde ne m’a pas encore envoyé son travail :p
Pour cette semaine, je vous propose de travailler sur une notion que nous avons abordé en classe : les dictionnaires, mais d’un point de vue pratique pour résoudre un problème important …
Classer les photos de vacances de M. Chardine
Alors comme tout le monde, je prends pas mal de photos, et je me retrouve avec un répertoire de milliers de photos non classées, ce qui rend difficile leur consultation.
Voici (une partie de) mes photos de vacances à classer à télécharger ici. Il faudra décompresser ce fichier zip dans un répertoire de votre machine et noter le chemin affiché dans l’explorateur de fichier.
Pour classer les photos, nous allons lire les données EXIF de chaque photo (voir l’activité pédagogique ci dessous). Nous allons devoir installer une libraire de Python pour pouvoir les données : Pillow. Pour cela, vous trouverez ci dessous deux vidéos pour vous aider à installer python 3.8, les librairies demandées, et voir si cela fonctionne dans Pyzo
Activité à rendre pour le mercredi 20 mai.
Rendre votre production sous forme d’un fichier zip contenant les différents script (ou un seul script si vous voulez) sur picassciences > Messagerie > Envoyer un fichier.
Ecrit par Picassciences
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