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Make your own AI

Simple-AI

Make your own AI

Requirements:

pip install tensorflow
pip install keras
pip install pillow
At most Python 3.7 since tensorflow is not compatible with newer versions (You can use a Conda Virtual Environment)

Usage:

Use __train.py__ to train a model using a dataset (You need to download one dataset, I used Kaggle cats and dogs dataset from Microsoft to predict cats and dogs)
Use __predict.py__ to predict

**NOTICE: Remember to edit all the files path

Algorithm in French

1. Collecter des données : Vous aurez besoin de nombreuses images de chats et de chiens pour entraîner votre modèle. Vous pouvez utiliser des images trouvées en ligne ou prendre vos propres photos. Assurez-vous d'avoir suffisamment de données pour couvrir une variété de situations et de tailles d'animaux.

2. Pré-traiter les données : Avant de pouvoir utiliser ces images pour entraîner votre modèle, vous devrez peut-être les redimensionner, les recadrer ou les ajuster de diverses manières pour les rendre utilisables.

3. Créer et entraîner le modèle : Vous pouvez utiliser différentes approches pour créer un modèle de détection de chats et de chiens. Une approche courante consiste à utiliser une réseau de convolution de neurones (CNN) et à l'entraîner sur les images pré-traitées que vous avez collectées.

4. Évaluer le modèle : Après avoir entraîné votre modèle, vous devrez l'évaluer pour savoir à quel point il est performant. Vous pouvez utiliser un ensemble de données de test qui n'a pas été utilisé lors de l'entraînement pour évaluer la précision du modèle.

5. Déployer le modèle : Si votre modèle a une précision satisfaisante, vous pouvez le déployer pour qu'il puisse être utilisé dans des applications réelles.

1.b. Datasets examples: Kaggle Oxford-III Pet Dataset Stanford Dogs Dataset Caltech-UCSD Birds dataset