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Un cas pratique pour comprendre le Perceptronperceptron

Nous allons à présent détailler de façon chiffrée un exemple qui nous permettra de bien comprendre les concepts vus jusqu’à présent. Mais pas de panique, les calculs ne seront pas compliqués et resteront accessibles en termes de compréhension.

Comme nous l’avons vu au début de ce chapitre, l’objectif du perceptron est de classifier les observations. Nous vous proposons de créer un modèle capable de déterminer si un étudiant, selon des critères précis, peut être reçu ou non dans une prestigieuse université : l’IA Academy.

L’admission dans cette université dépend de la réussite ou non de certains examens d’entrée. Le tableau ci-dessous regroupe différents cas d’admissions et de refus en fonction de la réussite ou non aux examens en mathématiques, informatique.

Réussite à l’examen de mathématiques

Réussite à l’examen d’informatique

Admis

OUI

NON

NON

OUI

OUI

OUI

NON

OUI

NON

NON

NON

NON

Vous l’aurez sans doute remarqué, l’admission à l’université répond à la fonction logique du ET.

1. Initialisation du Perceptron:initialisationperceptron

Nous allons initialiser notre perceptron avec une couche de deux neurones en entrée correspondant chacun à la réussite aux examens et un neurone ...