Tutoriels intelligence artificielle Formation Python - Machine Learning 5/30 : Structures de données dictionnaire

Pour approfondir le sujet

Sur le même thème :

JetBrains propose DataSpell, son nouvel environnement de développement dédié à la data science

JetBrains, un éditeur de logiciels pour développeurs, présente en mode preview, son nouvel environnement de développement (IDE) intitulé DataSpell. Dédié à la data science,...

ABBYY enrichit sa bibliothèque de développement open source dédiée au machine learning

ABBYY, une multinationale spécialisée dans la conception de logiciels et dans "l'intelligence digitale", étend les capacités de sa bibliothèque de développement open source NeoML....

Facebook AI et le HZM utilisent l’intelligence artificielle pour prévoir les effets des combinaisons de médicaments

Dans le cadre d'une recherche collaborative entre le centre de recherche allemand Helmholtz Zentrum München (HZM) et Facebook AI, un modèle d'intelligence artificielle a...

Prix Inria : le projet scikit-learn, Vincent Hayward et María Naya-Plasencia parmi les lauréats

Ce vendredi 17 janvier, Inria organise sa cérémonie de remise des prix. Créés en 2011 et soutenus par l’Académie des sciences et Dassault Systèmes,...

Formation Python – Machine Learning 5/30 : Structures de données dictionnaire

Dans python, les dictionnaires sont des structures de données qui contiennent des associations clef/valeur. Vous pouvez voir ça un peu comme un grand sac de variables (les clefs) associées à des valeurs (sauf que ce ne sont pas des variables, mais des clefs).

Les dictionnaires sont très utiles pour stocker les paramètres W1, b1, W2, b2, etc… d’un réseau de neurones qui serait développé avec Numpy. Autre utilité: on peut se servir des dictionnaires pour enregistrer pleins de données de fichiers de notre ordinateurs dans des clefs qui portent le nom de ses fichiers. Plusieurs méthodes sont utiles sur les dictionnaires:

dict.values() : retourne les valeurs du dictionnaire
dict.keys(): retourne les clefs du dictionnaire
dict.items(): retourne les pairs clef:valeur du dictionnaire
dict.get(clef): retourne la valeur d’une clef, sinon une valeur par défaut dict.fromkeys(liste): permet de créer un dictionnaire à partir d’une liste

 

Sommaire de cette formation Python – Machine Learning en 30 vidéos

[su_menu name=”formation_python_machinelearnia”]


1ère Marketplace de l'IA et de la transformation numérique vous recommande :
ARCADE (Augmented Reading of Climate-cArbon DisclosurEs) par Axionable

Notre solution arcade vise à apporter aux acteurs financiers des informations détaillées et innovantes permettant d’évaluer les entreprises sur les en...

 

Contributeur expert

Guillaume Saint-Cirgue

Guillaume Saint-Cirgue est Lead Data Scientist à GKNAerospace (Royaume-Uni). Ingénieur généra

Partager l'article

GNOME : DeepMind ouvre une nouvelle ère dans la recherche sur les matériaux cristallins grâce au deep learning

La synthèse des cristaux joue un rôle fondamental dans divers domaines, de l'électronique à la photonique, en passant par la catalyse et la médecine,...

Le Healthcare Data Institute partage les résultats de ses études sur la vision de l’IA en santé des médecins et des Français

Quel est le niveau de connaissance des Français et des médecins ? Comment perçoivent ils les apports potentiels de cette technologie ? Sont-ils prêts...

Se former à l’intelligence artificielle à Université Côte d’Azur : Entretien avec Johan Montagnat

Avec l’augmentation de la puissance de calcul et les progrès en matière d’apprentissage automatique, de reconnaissance d’images ou de traitement du langage naturel, l’informatique...

L’avenir de l’AI Act en suspens : divergences au sein de l’UE sur la régulation des modèles de fondation

L’AI Act, adopté par le Parlement européen le 14 juin dernier, est au centre de négociations cette semaine entre le Conseil de l’UE, le Parlement...
Recevoir une notification en cas d'actualité importante    OK Non merci