From ddb16beaa7cb936c07655202c1e706be05acdea2 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: alexiavls <44462079+alexiavls@users.noreply.github.com>
Date: Wed, 28 Nov 2018 14:22:26 +0100
Subject: [PATCH 1/2] Intro

---
 answers.md | 6 +++---
 1 file changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-)

diff --git a/answers.md b/answers.md
index bb3b84e..1d36475 100644
--- a/answers.md
+++ b/answers.md
@@ -1,8 +1,8 @@
 # Answers
 
-Nom: 
-Prénom: 
-NB: 
+Nom: Valais
+Prénom: Alexia
+NB: 1
 
 ## 1.3 
 Définir les objets suivants:

From 03bfeffbed2b4968e3bd8e0590897414ec74b630 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: alexiavls <44462079+alexiavls@users.noreply.github.com>
Date: Wed, 28 Nov 2018 21:07:55 +0100
Subject: [PATCH 2/2] Answers

---
 answers.md | 8 ++++----
 1 file changed, 4 insertions(+), 4 deletions(-)

diff --git a/answers.md b/answers.md
index 1d36475..d109d3e 100644
--- a/answers.md
+++ b/answers.md
@@ -6,9 +6,9 @@ NB: 1
 
 ## 1.3 
 Définir les objets suivants:
-graph:
-tensor:
-layer:
+graph: ensemble des layers, exécute tous les calculs. Les opérations ne sont pas executées automatiquement, Tensorflow attend que l'ensemble des opérations soient définies avant d'exécuter les calculs du graph.
+tensor: tableau de dimension arbitraire (matrice, vecteur, etc)
+layer: couche de neurones 
 
 ## 3
-answer:
+answer: Les données évoluent tout le temps, le modèle doit être entraîner régulièrement, mis à jour et s'adapter aux données. Il faut trouver un moyen d'héberger le modèle pour permettre ces entraînements. Docker permet de résoudre ces difficultés.