Classification d’images avec CIFAR-10

À propos du projet

J’ai créé ce projet pour explorer comment l’intelligence artificielle et le machine learning peuvent être utilisés pour reconnaître automatiquement le contenu d’une image.

Le projet utilise le dataset CIFAR-10, qui contient 60 000 images couleur réparties en 10 catégories, comme les avions, les voitures, les oiseaux, les chats, les chiens et les bateaux. Mon objectif était de construire un modèle capable d’apprendre les caractéristiques de ces images et de prédire leur catégorie.

💡 Inspiration

Ce projet m’a intéressé parce que les ordinateurs peuvent analyser des images d’une manière très différente des humains. Je voulais comprendre comment un modèle d’IA pouvait apprendre à distinguer, par exemple, un chat d’un chien, simplement en observant des milliers d’exemples.

Cela m’a aussi permis de découvrir concrètement le fonctionnement de la computer vision et des réseaux de neurones convolutifs (CNN).

🛠️ Comment j’ai construit le projet

J’ai commencé par charger et préparer le dataset CIFAR-10. Les images ont été normalisées et prétraitées afin de faciliter l’apprentissage du modèle.

J’ai ensuite expérimenté avec plusieurs architectures de deep learning, notamment :

• CNN personnalisé
• MobileNetV2

J’ai utilisé des techniques comme la data augmentation, le Batch Normalization, le Dropout et la régularisation afin d’améliorer les performances et de réduire le surapprentissage.

J’ai ensuite comparé les différents modèles et conservé celui qui offrait le meilleur équilibre entre précision et généralisation.

Enfin, j’ai travaillé sur une interface permettant à l’utilisateur de fournir une image et d’obtenir automatiquement la classe prédite par le modèle.

📚 Ce que j’ai appris

Ce projet m’a permis d’apprendre beaucoup sur :

• Le fonctionnement des CNN
• La préparation et la normalisation des données
• Le deep learning avec TensorFlow/Keras
• La data augmentation
• Le problème de l’overfitting
• La comparaison de différentes architectures de modèles
• L’évaluation des performances d’un modèle
• La création d’une interface pour rendre un modèle d’IA plus facile à utiliser

J’ai également compris qu’un modèle avec une bonne précision sur les données d’entraînement n’est pas forcément un bon modèle. Il est important qu’il puisse généraliser sur des images qu’il n’a jamais vues auparavant.

🚧 Les défis

L’un des principaux défis a été de trouver un bon équilibre entre performance et temps d’entraînement. Certains modèles étaient plus complexes et demandaient beaucoup plus de ressources.

J’ai également rencontré des problèmes de surapprentissage, où le modèle devenait très performant sur les données d’entraînement mais moins efficace sur de nouvelles images. Pour résoudre ce problème, j’ai expérimenté avec le Dropout, la data augmentation, le Batch Normalization et différentes architectures.

Ces difficultés m’ont appris qu’en machine learning, construire un bon modèle ne consiste pas seulement à obtenir le meilleur score, mais aussi à expérimenter, analyser les résultats et améliorer progressivement le système.

🎯 Conclusion

Ce projet m’a donné une expérience pratique dans la création d’un système de classification d’images avec l’IA, depuis la préparation des données jusqu’à l’entraînement et l’utilisation du modèle.

Il m’a surtout donné envie de continuer à apprendre le machine learning, le deep learning et la computer vision, et de créer des projets d’IA de plus en plus avancés.

Built With

• cifar-10
• dataset
• mobilenetv2
• python