WEBVTT 00:00.450 --> 00:03.170 Bonjour et bienvenue dans ce tutoriel sur Python. 00:03.240 --> 00:09.180 Alors, maintenant que nous sommes prêts à former le réseau afin de minimiser la distance au carré entre les sorties et la 00:09.180 --> 00:13.820 cible, grâce à ce que nous avons fait avec la trace d’éligibilité de la section précédente. 00:14.010 --> 00:19.560 En gros, nous étions prêts à commencer toute la formation en sachant que nous obtenions notre cible, nos prévisions, 00:19.560 --> 00:24.600 puis nous calculions la dernière erreur entre les prévisions et la cible, puis nous procédions à la propagation 00:24.600 --> 00:28.420 en amont pour obtenir une grille au centre des poids de données. 00:28.470 --> 00:35.460 Nous étions donc prêts à faire tout cela, mais puisque nous voulons calculer la moyenne mobile et les 100 étapes que vous 00:35.460 --> 00:38.040 connaissez pour suivre la moyenne pendant la formation. 00:38.160 --> 00:45.060 Eh bien, juste avant de suivre toute cette formation, nous allons organiser un cours pour obtenir cette 00:45.060 --> 00:47.360 moyenne mobile de 100 étapes. 00:47.550 --> 00:49.450 Donc, pas de panique, nous le ferons rapidement. 00:49.500 --> 00:54.270 Nous allons en faire une classe avec trois fonctions que nous allons faire tout cela et le seul tutoriel, donc nous allons 00:54.270 --> 00:54.950 le faire rapidement 00:54.960 --> 00:55.890 Nous l'avons déjà fait. 00:55.890 --> 01:00.680 Et en plus, nous voulons nous concentrer sur la formation en ce moment, car c’est le plus important. 01:00.840 --> 01:04.500 Faisons donc ce cours maintenant dans ce tutoriel unique. 01:04.500 --> 01:10.710 Très bien, nous allons donc introduire une nouvelle classe que nous allons appeler et une moyenne mobile, 01:11.220 --> 01:13.290 puis voici notre première fonction. 01:13.290 --> 01:20.490 Donc, bien sûr, la fonction innée qui ne change jamais et ceci et cette fonction vont 01:20.490 --> 01:22.140 prendre deux arguments. 01:22.140 --> 01:30.450 Le premier est self pour la future moyenne mobile et sa taille qui correspondra à la taille de la 01:30.540 --> 01:34.620 liste des mots dont nous allons calculer la moyenne. 01:34.620 --> 01:36.850 Donc, ça va être 100. 01:36.870 --> 01:39.800 Très bien, nous avons des arguments pour la fonction. 01:39.840 --> 01:42.120 Maintenant, allons à l'intérieur de la fonction. 01:42.120 --> 01:47.460 Maintenant que vous savez quoi faire, nous devons initialiser les variables spécifiques à l’objet. 01:47.460 --> 01:48.250 Et ce sont. 01:48.330 --> 01:56.820 Le premier sera une liste de mots qui sera la liste contenant les 100 mots dont nous 01:56.910 --> 01:59.310 allons calculer la moyenne. 01:59.310 --> 02:05.450 Donc, ici maintenant, nous initialisons simplement cette liste avec cette liste vide ici. 02:05.850 --> 02:13.020 Donc, listez chaque mot et ensuite la seconde variable de notre futur objet sera bien sûr la taille et la 02:13.500 --> 02:19.440 taille sera égale aux arguments qui entreront lors de la création des futurs objets à 02:19.440 --> 02:20.250 moyenne mobile. 02:20.580 --> 02:22.140 Donc, touriste. 02:22.400 --> 02:29.850 Et nous sommes déjà prêts à passer à la fonction suivante qui sera la fonction add et 02:29.850 --> 02:32.210 qui ajoutera les récompenses cumulées. 02:32.220 --> 02:35.530 Attention, ce n'est pas la simple récompense, c'est la récompense cumulée. 02:35.610 --> 02:40.660 Et c’est parce que vous savez que nous faisons un suivi d’éligibilité et que nous apprenons donc toutes les 10 étapes. 02:40.770 --> 02:44.480 Et donc apprendre avec une récompense cumulative et non une simple récompense. 02:44.700 --> 02:52.830 Donc, cela ajoute la fonction que nous sommes sur le point de créer va ajouter la récompense cumulative à cette liste de récompenses. 02:52.830 --> 02:59.370 Donc, Jeff nous appellerons cela une publicité bien sûr et cette fonction prendra deux arguments. 02:59.370 --> 03:05.070 Le premier est self car nous allons utiliser cette liste de mots ici, simplement parce que nous allons 03:05.070 --> 03:08.350 ajouter la récompense cumulative à cette liste de mots. 03:08.490 --> 03:11.650 Nous avons donc besoin de nous-mêmes pour pouvoir l'obtenir. 03:11.670 --> 03:18.070 Et le second va être les récompenses qui représenteront la récompense cumulée. 03:18.570 --> 03:21.810 Très bien, il y a deux arguments de la fonction. 03:21.810 --> 03:25.370 Maintenant, allons à l'intérieur de la fonction et définissons ce qu'elle doit faire. 03:25.710 --> 03:32.150 Ok, donc très simplement, la première chose à faire est que chaque fois que nous accumulons nous en voulons un nouveau. 03:32.190 --> 03:38.460 Vous savez, quand nous progressons sur les étapes de la tenue. Ce qu’il faut faire, c’est d’ajouter ces mots à 03:38.460 --> 03:39.270 la liste. 03:39.270 --> 03:43.650 Et c'est exactement ce que nous allons faire: nous allons écrire une ligne de code 03:43.650 --> 03:49.240 qui ajoutera cette nouvelle récompense cumulative que nous obtenons après avoir progressé en dix étapes dans cette liste de mots. 03:49.320 --> 03:56.290 Et pour ce faire, nous devons séparer deux conditions car, puisqu'il travaillera avec des lots, nous voulons figurer dans 03:56.340 --> 04:02.430 certaines listes, mais dans d'autres cas, les mots peuvent également être composés d'un seul élément et 04:02.430 --> 04:09.840 la syntaxe permettant d'ajouter un élément à un élément. liste qui est la liste des mots ici n'est pas la même 04:09.840 --> 04:13.330 si vous ajoutez une liste ou un seul élément. 04:13.350 --> 04:17.020 Nous devons donc simplement en faire une condition qui séparera ces deux cas. 04:17.190 --> 04:22.800 Et commençons par le premier cas, qui est le cas lorsque nous ajoutons une liste 04:22.800 --> 04:30.240 à cette liste de mots. Pour ce faire, nous allons ajouter une instance entre parenthèses. Nous avons mis deux arguments, le 04:30.240 --> 04:32.880 premier étant: sommes-nous? mots que nous ajoutons. 04:33.180 --> 04:34.510 Donc nous n'étions pas. 04:34.680 --> 04:37.470 Et le second est la liste. 04:37.620 --> 04:45.050 Et donc, si la liste de mots d'instance signifie si les récompenses sont dans une liste. 04:45.060 --> 04:56.280 Et si les récompenses sont dans une liste, ce que nous faisons est très simplement nous prenons notre liste de récompenses et nous allons ajouter 04:57.550 --> 05:05.110 cette liste car, puisque cette liste est une liste, nous pouvons utiliser une simple opération d'addition car 05:05.110 --> 05:09.220 nous pouvons des tulis pour obtenir les récompenses. 05:09.220 --> 05:13.380 Voici une liste parce que cela sera appelé à sens véritable pour dans ce cas. 05:13.380 --> 05:21.160 Et pour que nous puissions simplement additionner cette liste à notre liste de mots, nous pouvons simplement avoir votre 05:21.160 --> 05:24.300 liste de récompenses plus des récompenses égales. 05:24.880 --> 05:30.620 Et en faisant cela, nous élargissons simplement la liste de ces deux listes ensemble. 05:31.090 --> 05:31.560 D'accord. 05:31.600 --> 05:33.860 Et puis deuxième condition. 05:33.860 --> 05:41.470 Nous pouvons donc simplement ajouter autre chose de sorte que si les récompenses ne sont pas une liste et donc, s’il s’agit d’un seul élément, ce 05:42.130 --> 05:44.260 qui se passe dans ce cas. 05:44.470 --> 05:49.120 Eh bien c'est la même chose, nous voulons ajouter deux mots à notre liste de mots. 05:49.420 --> 05:53.810 Mais nous ne pouvons pas utiliser la syntaxe car nos mots ne seront plus une liste. 05:53.860 --> 05:55.320 Ce sera un élément unique. 05:55.540 --> 06:00.130 Nous devons donc utiliser une autre syntaxe, la fonction append. 06:00.130 --> 06:04.020 Lorsque vous souhaitez ajouter un seul élément à une liste, vous pouvez ajouter quelque chose à. 06:04.030 --> 06:05.890 Vous devez utiliser la fonction append. 06:05.890 --> 06:07.860 Et c'est donc exactement ce que nous allons faire maintenant. 06:07.890 --> 06:18.550 Nous allons prendre notre liste de mots de l'objet et la coller ici, puis ajouter un point, puis nous allons 06:18.550 --> 06:20.080 au premier. 06:20.560 --> 06:24.560 Et bien sûr, entre parenthèses, nous mettons les éléments que nous voulons ajouter. 06:24.790 --> 06:29.420 Et c’est bien sûr un mot, mais les mots dans ce cas ne seront pas une liste. 06:29.500 --> 06:34.880 Ce sera un élément unique, comme un seul mot cumulatif, pas dans une liste. 06:34.910 --> 06:39.490 Très bien et ensuite nous voulons le faire mais nous devons maintenant ajouter quelque chose de plus 06:39.490 --> 06:45.310 C'est ce qui arrive quand cette liste de mots contient plus de 100 éléments. 06:45.580 --> 06:51.760 Dans ce cas, nous devons supprimer tous les mots du premier élément de cette liste pour nous assurer 06:51.940 --> 06:56.440 que cette liste de mots ne contient pas toujours plus de 100 éléments. 06:56.440 --> 07:01.330 Donc, exactement comme ce que nous avons fait pour la voiture du Sud lors 07:01.330 --> 07:11.170 de la fabrication de cette fenêtre «aller», nous allons donc ajouter une condition temporaire précisant que chaque fois que la longueur de notre liste de mots correspond à 07:11.530 --> 07:19.060 un nombre liste de mots chaque fois que ce nombre est plus grand que moi cette taille qui est la taille 07:19.060 --> 07:23.900 que nous avons dite ici et qui sera plus tard égale à 100. 07:24.070 --> 07:25.390 Lorsque nous créons l'objet. 07:25.540 --> 07:30.250 Eh bien dès que le nombre d’éléments de cette liste de mots dépasse 100. 07:30.370 --> 07:38.760 Ce que nous voulons faire, c’est supprimer les premiers éléments de notre liste de mots que nous pouvons obtenir en prenant 07:38.860 --> 07:43.300 l’indice 0 qui est le premier index de notre liste de. 07:43.570 --> 07:51.400 Ceci est le premier élément de notre liste de mots et nous voulons le supprimer chaque fois que notre liste de mots 07:51.400 --> 07:53.590 contient plus de 100 éléments. 07:53.590 --> 08:00.100 Donc avec cela avec cette condition ici nous nous assurons que notre liste de mots ne contient jamais 08:00.100 --> 08:08.290 plus de 100 éléments et donc maintenant, ce que nous pouvons faire est de créer une nouvelle fonction pour calculer la moyenne de 08:08.290 --> 08:12.490 notre liste de mots qui contiendra à la course cent éléments. 08:12.610 --> 08:17.400 Nous allons donc calculer la moyenne mobile de 100 pas à chaque fois. 08:18.090 --> 08:23.040 Faisons-en donc une fonction très facile car il y a la fonction principale dans Python 08:23.220 --> 08:27.550 qui est une fonction de non-pilote pour calculer la moyenne d'une liste 08:27.690 --> 08:32.820 Et donc, introduisons notre dernière fonction ici que nous allons appeler moyenne et 08:32.820 --> 08:38.430 cette fonction prendra un argument qui va être soi-même parce que nous allons utiliser toujours 08:38.430 --> 08:44.360 notre liste de mots qui est une variable de notre objet à soi et à la coloration. 08:44.660 --> 08:51.450 Et maintenant, comparons la moyenne et donc directement nous allons renvoyer la moyenne parce que nous pouvons l’obtenir avec 08:51.780 --> 08:55.510 la fonction de moyenne à laquelle nous jouons bien sûr. 08:55.860 --> 09:01.840 Eh bien, ce que nous voulons calculer, c’est notre liste de ce que je pense copier encore. 09:01.980 --> 09:03.000 Oui on y va. 09:03.210 --> 09:08.430 Nous renvoyons donc simplement la moyenne de notre liste de mots et la moyenne. 09:08.520 --> 09:11.230 Comme je l'ai dit est une fonction non thaïlandaise. 09:11.490 --> 09:16.770 Donc ici et Anglish regardent cette liste de mots. 09:16.770 --> 09:21.670 Et puis on y va on a notre moyenne sur 100 marches parfaite. 09:21.720 --> 09:24.210 Nous avons donc fait cette classe très efficacement. 09:24.210 --> 09:29.060 Nous avons maintenant les instructions pour obtenir une moyenne mobile de 100 étapes. 09:29.280 --> 09:36.750 Et comme nous allons utiliser un seul objet à moyenne mobile pour bien s'entraîner, créons 09:36.750 --> 09:38.640 déjà cet objet. 09:38.730 --> 09:46.340 Et donc nous allons l'appeler un A et simplement et va être un objet et une classe. 09:46.560 --> 09:55.010 Et comme nous l’avons dit, nous voulons que la taille soit 100, car nous voulons calculer la moyenne mobile sur un 100 pas. 09:55.200 --> 09:56.100 Tellement parfait. 09:56.100 --> 09:57.080 Nous y voilà. 09:57.120 --> 10:01.830 Nous sommes maintenant prêts à former notre IA pour qu'elle soit enfin intelligente. 10:01.860 --> 10:06.120 Il est temps que ce soit à partir de ce moment que notre âge devienne intelligent. 10:06.210 --> 10:07.890 J'ai donc hâte de l'entraîner. 10:07.920 --> 10:11.260 Ça va être assez facile parce que c'est quelque chose que nous sommes morts. 10:11.400 --> 10:12.660 Mais ça va être amusant. 10:12.750 --> 10:18.090 Et après cela, il sera temps d’avoir encore plus de plaisir parce que, fondamentalement, je serai 10:18.090 --> 10:23.500 tout à fait prêt pour la construction, ainsi que pour l’intelligence et donc pour exécuter le code. 10:23.700 --> 10:30.540 Ensuite, je jouerai à Doom et, éventuellement, nous regarderons les vidéos de notre IA en train de jouer à Doom et nous 10:30.540 --> 10:33.420 verrons si elle parvient à atteindre le gilet. 10:33.510 --> 10:34.520 Donc je ne peux pas attendre. 10:34.560 --> 10:35.810 Faisons cette formation. 10:35.820 --> 10:37.360 Et jusque là je