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INTECHWETRUST
France
Registrace 18. 09. 2019
programmation, machine learning, domotique, arduino ...
Créer un jeu en HTML/JS : 3 Gérer les collisions, les explosions ...
le GitHub de la série : github.com/ilmare0506/JAVASVRIPT/tree/main/SPACE%20INVADER
00:00 : Introduction
00:55 : Gérer les collisions
05:02 : Gérer les explosions
11:40 : Générer des grilles d'Aliens à l'infini
15:50 Gérer les vies et la défaite.
19:23 Conclusion
00:00 : Introduction
00:55 : Gérer les collisions
05:02 : Gérer les explosions
11:40 : Générer des grilles d'Aliens à l'infini
15:50 Gérer les vies et la défaite.
19:23 Conclusion
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Video
Créer un jeu en HTML/JS : 2 Gérer les Aliens
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le GitHub de la série : github.com/ilmare0506/JAVASVRIPT/tree/main/SPACE INVADER
Créer un jeu en HTML/JS : 1 Les bases du jeu
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le GitHub de la série : github.com/ilmare0506/JAVASVRIPT/tree/main/SPACE INVADER 00:00 Introduction 02:19 Les bases 08:55 La class Player 13:50 Comprendre la boucle d'animation 16:05 Contrôler le vaisseau 26:25 Gérer les missiles( class Missile ) 29:22 Gérer les tirs 34:00 Optimiser la gestion des missiles 36:15 Intégrer des images 42:00 Conclusion
09 Catégoriser des malwares avec un CNN
zhlédnutí 427Před 2 lety
Petite vidéo pour comprendre le principe de la classification de malwares avec un réseau a convolution. le github de la série : github.com/ilmare0506/DEEP-LEARNING le dataset : www.kaggle.com/keerthicheepurupalli/malimg-dataset9010/version/1
01 ALGO FROM SCRATCH : KNN
zhlédnutí 949Před 3 lety
Comment coder en python l’algorithme KNN à partir de zéro. lien vers le GITHUB de la série : github.com/ilmare0506/ML-ALGO-FROM-SCRATCH 00:00 Introduction 02:56 Coder un KNN
08 RNN
zhlédnutí 953Před 3 lety
Les bases des réseaux récurent avec TensorFlow GITHUB de la série : github.com/ilmare0506/DEEP-LEARNING
DEEP LEARNING 07 : DATA AUGMENTATION
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Data augmentation sur des images avec TensorFlow GITHUB : github.com/ilmare0506/DEEP-LEARNING
DEEP LEARNING 06 : TRANSFER LEARNING
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Transfer Learning avec TensorFlow GitHub de la série : github.com/ilmare0506/DEEP-LEARNING Fichiers Dataset : drive.google.com/file/d/1Q5CqtatmlpN4ljDK1ast9KKAexUl3uF9
DEEP LEARNING 05 : CNN CREER SON DATASET
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Créer un dataset pour un réseau a convolution
DEEP LEARNING 04: RESEAU A CONVOLUTION SUR DES IMAGES EN COULEUR
zhlédnutí 733Před 4 lety
Réseau à convolution avec des images en couleurs sur le dataset du cifar10. GITHUB : github.com/ilmare0506/DEEP-LEARNING Article sur le DCNN : www.mitpressjournals.org/doi/pdf/10.1162/neco_a_00990 Batchnormalization : www.mitpressjournals.org/doi/pdf/10.1162/neco_a_00990
DEEP LEARNING 03 : RESEAUX A CONVOLUTION
zhlédnutí 1,3KPřed 4 lety
GITHUB : github.com/ilmare0506/DEEP-LEARNING
DEEP LEARNING 02: RESEAUX DE NEURONES ET DONNEES
zhlédnutí 976Před 4 lety
Créer un réseau de neurones pour analyser des données Code source : github.com/ilmare0506/DEEP-LEARNING TensorFlow : www.tensorflow.org/
01 DEEP LEARNING LES RESEAUX DE NEURONES
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Première vidéos sur le deep learning avec tensorflow Code source : github.com/ilmare0506/DEEP-LEARNING TensorFlow : www.tensorflow.org/
ML 11 : MODELE ET HYPERPARAMETRE
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GITHUB : github.com/ilmare0506/MACHINE-LEARNING GRIDSEARCHCV : scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html TPOT : github.com/EpistasisLab/tpot
MACHINE LEARNING : 08 KMEAN CLUSTERING
zhlédnutí 686Před 4 lety
MACHINE LEARNING : 08 KMEAN CLUSTERING
MACHINE LEARNING : 05 Les arbres de décision
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MACHINE LEARNING : 05 Les arbres de décision
MACHINE LEARNING : 04 REGRESSION LOGISTIQUE
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MACHINE LEARNING : 04 REGRESSION LOGISTIQUE
MACHINE LEARNING : 03 La régression linéaire multiple
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MACHINE LEARNING : 03 La régression linéaire multiple
MACHINE LEARNING : 02 Régréssion Polynomiale
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MACHINE LEARNING : 02 Régréssion Polynomiale
MACHINE LEARNING : 01 REGRESSION LINEAIRE
zhlédnutí 6KPřed 4 lety
MACHINE LEARNING : 01 REGRESSION LINEAIRE
JS : Les fonctions fléchées en Javascript
zhlédnutí 91Před 4 lety
JS : Les fonctions fléchées en Javascript
Vous rendez ça tellement simple!
sont facon de parler 🤢🤮🤢🤢
salut! svp pour la visualisation des résultats comment faire pour des données qui contient 13 caractéristiques(colonnes)
Je viens de finir cette première vidéo. C'est très bien et c'est très satisfaisant de voir les missiles tirés . J'aurais fait différemment pour la destruction des missiles. Je ne trouve pas pertinent que ce soit à la boucle principale de gérer si un missile est hors cadre. Dans mon cas j'ai rajouté une classe Missiles, qui contient le tableau "missiles" que tu as fait. Et c'est dans la fonction update de Missiles que je gère si un missile est hors cadre. Par contre , dans le cas où le missile percute un Alien, je ne sais pas encore quelle stratégie adopter. Ensuite, j'aurais tendance à charger toutes les images 1 fois, à l'initialisation du jeu et vérifier seulement à ce moment si toutes les images sont bien chargées. Si elles sont bien chargées , la partie commence. Avec cette stratégie, les fonctions update n'ont pas à vérifier à chaque fois si la référence de l'image est non Null. C'est du calcul redondant et inutile Sinon, l'approche est excellente!
super tes vidéo , ca fais plusieurs temps que j’essaye de programmer des jeux vidéo, et contrairement a la personne précédente qui veux que tu tape tout le code au contraire je trouve ça bien que tu colle les bloc et que tu nous explique ligne par ligne, car ces a partir de ça que ça m'a fait un déclic a me dire de pas apprendre par cœur et se retrouver dans une zone grise ou on est perdu , au contraire a partir de tes vidéo maintenant je structure mon code comme tes trois video et balance par bloc et complète mon code, vraiment merci je reprend du courage a programmer, j'attend vraiment la suite de belles pépites.
On ne distingue pas le code il n'est pas lisible c'est flouté. Si seulement vous pouviez agrandir
video tres intructif merci
Oui il manque la suite c'est dommage car les tutos sont superbement bien expliquer. très pédagogue.
Bonjour je n'ai pas eu beaucoup de temps depuis un moment à cause d' un changement pro mais je vais essayer de refaire quelques vidéos d'ici l'été 2013
@@intechwetrust3959 j'attends ça avec impatience, faut juste que je prépare la delorean pour voyager jusqu'à l'été 2013.
C'était trop marrant et utile
Bonjour, encore une super vidéo, malheureusement je vois qu'il n'y pas de suite, prévoyez-vous encore de le faire?
Bonjour je n'ai pas eu beaucoup de temps depuis un moment à cause d' un changement pro mais je vais essayer de refaire quelques vidéos d'ici l'été 2013
simple et efficace merci
Super vidéo ! Merci !
Merci infiniment ❤️❤️
Salut, super vidéo, par contre au niveau du reshape à 6min, c'est quoi ces argument ? (la doc il ya marqué qu'il prend que 2 arguments)
vous auriez put mettre le code en description quand même hein, mais merci!
il est dedans, faut creuser un peu hein
C'est quoi l'application
Visual studio code
Bonne vidéo mais le son laisse à désirer
je peux avoir ton discord
jai cette erreur
TypeError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_2288\1711677164.py in <cell line: 3>() 1 plt.figure() 2 plt.imshow(features[50]) ----> 3 plt.title (CATEGORIES [labels[50]]) TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index
Excellent.
salut je voudrais savoir si on peut utiliser plusieurs dataset diffèrent ou même ?
bonsoir comment tester si le modele? sur une image qui n'est pas dans la base de donnees
le code est valable pour les fichiers gif?
bonsoir j'aimerai savoir comment resoudre cette erreur "IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 0" mes donnees sont au format GIF
Bonjour. Je voulais dire d'abord merci pour cette vidéo, simple et compréhensible. Mais j'ai quand même une question. Supposons k=4 et qu'on a une égalité entre les étiquettes (2 pour chacune de 2 classes retenues ) comment faire pour forcer le modèle à choisir un modèle qu'on veut ?
j'ai la meme question
Une bonne vidéo, mais à peine on vous entend. Le son est trop bas :(!
super tuto
c'est super intérressant merci énormement, mais la prochaine fois stp écris le code sans le copier coller comme ça on pourra mieux suivre merci
merci réellement j'ai compris beaucoup de choses avec toi
merci beaucoup
merci
Vous m'avez aidé beaucoup, merci énormément !
très intéressant
Géniale ta vidéo, elle explique vraiment super bien et de façon concise tous les concepts clefs et la façon dont ils s'articulent ! Je vais la partager dans des forums d'étudiants en IA :)
Merci pour l'explication et svp est ce que vous pouvez me données la data qui vous avez utiliser et merci d'avance
Bonjour le dataset est dans le lien sources de la description :-)
J'arrive pas à importer les images vers le dataset vous pouvez m'expliquer please 🙏🙏🙏
Bonjour quel est le problème exactement?
Merci tes vidéos me sont d'une grande aide, tu dois être le seul à expliquer tous les algorithmes à partir de Scikit Learn et non à partir de mathématique.
Après les maths c'est important aussi 😃
Dommage que le son soit si faible. C’est à peine audible.
Donc, le patriarcat tue, mais tue des hommes
Bonjour. Puis-je avoir une adresse mail pour vous écrire directement ? Merci à l'avance.
super clair merci
Merci bcp. Y a t il des cas de figure ou on n'applique pas le sc.transform ?
salut , merci pour tes videos. Par contre je pense que ce serait mieux de séparer le cours théorique de l'application. Par ex, moi quand je suis venu je cherchais le cours sur la régression linéaire, donc jai pas besoin du code. A l'inverse quelqu'un qui veut un exemple il connait surement la théorie donc en a pas besoin dans la même vidéo. Juste une suggestion personnelle :p
Merci, vidéo très utile et bien expliquer !
C'est incroyable à quel point tes vidéos sont super ! Franchement je ne peux que te recommander.
wahoooow merci pour ce tuto merci
Explication pertinente
Great tuto!👏🏾
Salut , trés bonne vide , Normalement on conseille d'utilisé la fonction cout , je peux savoir pourquoi tu ne l'apas fais ? parce que tu a deja eu une droite qui colle bien avec les points ? (je suis nouveaux dans le machine learning mdr)