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Illustration représentant un fil d’Ariane composé de trois icônes : données à la loupe (feature-search), un réseau de neurones (neural network) et un graphique (chart), reliées par un dégradé bleu-violet sur un fond gris, avec une coche indiquant l’étape 1 et 2 comme validée.

Catégorisation IA des exercices de musculation : Feature extraction & Clustering K-Means (2/3)

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Cet article explique, pas à pas, comment effectuer la feature extraction des exercices de musculation et appliquer un clustering K-Means pour les catégoriser. Vous trouverez une méthodologie reproductible pour transformer vos données en vecteurs numériques, les normaliser et choisir le nombre optimal de clusters à l’aide de méthodes de scoring. L’objectif est d’obtenir une catégorisation […]

Illustration représentant un fil d’Ariane composé de trois icônes : données à la loupe (feature-search), un réseau de neurones (neural network) et un graphique (chart), reliées par un dégradé bleu-violet sur un fond gris, avec une coche indiquant l’étape 1 comme validée.

Catégoriser les exercices de musculation avec l’IA : Feature engineering (1/3)

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Est-ce que l’intelligence artificielle (IA) peut nous aider à catégoriser les exercices de musculation ? Dans cette série en 3 parties, je détaille la méthodologie, les extraits de code et l’analyse des résultats de catégorisation par l’IA. Cette première partie a pour but de poser les fondations : choisir et représenter les caractéristiques (features) qui décrivent chaque […]