# Entraînez votre classificateur pour plusieurs fruits et légumes ## Instructions Dans cette leçon, vous avez entraîné un classificateur d'images pour distinguer les fruits mûrs des fruits non mûrs, mais uniquement avec un type de fruit. Un classificateur peut être entraîné à reconnaître plusieurs fruits, avec des taux de réussite variables selon le type de fruit et la différence entre mûr et non mûr. Par exemple, pour les fruits qui changent de couleur lorsqu'ils mûrissent, les classificateurs d'images peuvent être moins efficaces qu'un capteur de couleur, car ils fonctionnent généralement sur des images en niveaux de gris plutôt qu'en couleur complète. Entraînez votre classificateur avec d'autres fruits pour voir à quel point il fonctionne bien, surtout lorsque les fruits se ressemblent. Par exemple, les pommes et les tomates. ## Grille d'évaluation | Critères | Exemplaire | Adéquat | À améliorer | | -------- | ---------- | ------- | ----------- | | Entraîner le classificateur pour plusieurs fruits | A réussi à entraîner le classificateur pour plusieurs fruits | A réussi à entraîner le classificateur pour un fruit supplémentaire | N'a pas réussi à entraîner le classificateur pour plusieurs fruits | | Déterminer l'efficacité du classificateur | A réussi à commenter correctement sur l'efficacité du classificateur avec différents fruits | A réussi à observer et proposer des suggestions sur son fonctionnement | N'a pas réussi à commenter sur l'efficacité du classificateur | **Avertissement** : Ce document a été traduit à l'aide du service de traduction automatique [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Bien que nous nous efforcions d'assurer l'exactitude, veuillez noter que les traductions automatisées peuvent contenir des erreurs ou des inexactitudes. Le document original dans sa langue d'origine doit être considéré comme la source faisant autorité. Pour des informations critiques, il est recommandé de recourir à une traduction humaine professionnelle. Nous déclinons toute responsabilité en cas de malentendus ou d'interprétations erronées résultant de l'utilisation de cette traduction.