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......@@ -32,8 +32,7 @@ DATASETS/Music
*.exe
*.out
*.app
cmake-debug*/
cmake-release*/
cmake-build-*/
.idea/
.DS_store
......@@ -137,6 +137,30 @@ Ils seront automatiquement inscrits dans le fichier généré par write_csv.
# Objectifs et évaluation --> 18/01/2022
## Programmation des séances
- Présentation du cours (1h)
- Extraction des paramètres via STFT (3h) pour utilisation avec tous les algorithmes suivants.
- Arbre de décision (2h) :
- élaboration d'un arbre de décision de type CART (Python brut et sklearn),
- génération automatique du code de prise de décision en C++,
- programmation sur la cible,
- tests sur la cible.
- Séparateur à Vaste Marge (SVM) (3h) :
- élaboration du classificateur,
- extraction des coefficients,
- programmation de la prédiction sur la cible,
- tests sur la cible.
- Réseaux de neurones (ANN) (3h)
- élaboration du classificateur,
- programmation de la prédiction sur la cible,
- tests sur la cible.
- Améliorations (4h)
- MFCC plutôt que STFT pour limiter le nombre de paramètres d'entrée,
- Implémentation de la prédiction via Random Forest en C++.
- Utiliser le paradigme objet pour programmer les réseaux de neurones en C++.
- Programmer sur la cible en utilisant le moteur TensorFlow Light.
## Objectifs :
1. (obligatoire) Implémenter en C++-20
......
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