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Le Machine Learning est partout, même dans des domaines en apparence anodins. Bien sûr, en termes de jeux, les défis représentés par les échecs ou le jeu de Go ont été relevés, mais il existe un autre jeu de stratégie très complexe : StarCraft II (la version I était très bien aussi !), l'un des jeux vidéo les plus complexes jamais créés.

Dans le cadre de développements Python, il y a deux éléments cruciaux : la gestion des environnements virtuels et la gestion des dépendances. Pour cela, il existe deux outils très efficaces : Pyenv et Pip. De plus en plus de développeurs substituent Pipenv à Pip et, en le couplant à Pyenv, présentent cela comme LA solution ultime ! Mais est-ce réellement le cas ?

« J’aimerais expérimenter avec un réseau de neurones, mais je ne sais pas comment le coder rapidement avec TensorFlow. » Dans cet article, nous allons présenter Keras et ses principales fonctionnalités, qui en font un outil privilégié des data scientists. Après une rapide prise en main, nous vous proposerons un cas d’étude à l’état de l’art : comment tromper un réseau de neurones !