tp3_as_alonso_biedermann_malacher
Projet académique réalisé dans le cadre d'un master en cosmologie. Il consiste à développer et comparer des réseaux de neurones (perceptron multicouches) pour classifier des images de chiffres manuscrits. Deux approches sont mises en œuvre : une implémentation manuelle avec des librairies Python standards (numpy, pandas, matplotlib) et une solution utilisant TensorFlow/Keras pour faciliter la construction et l'entraînement des modèles. Les résultats sont analysés et visualisés sous forme de figures.
Dépôt de code
Cas d'utilisation métiers
- Comparaison de performances de modèles : rechercher des initiatives proches
- Analyse de données pour la cosmologie : rechercher des initiatives proches
- Entraînement de modèles d'apprentissage statistique : rechercher des initiatives proches
- Visualisation de résultats d'entraînement : rechercher des initiatives proches
- Classification d'images par réseau de neurones : rechercher des initiatives proches
Cas d'utilisation fonctionnels
Description générée le vendredi 13 novembre 2026 à 00:17:56