“Méthodologie et optimisation de l’apprentissage” (épisode 11)

“Et si on mettait un peu de méthodologie ? La mise en œuvre des modèles d’apprentissage profond nécessite de passer par diverses étapes, allant de la préparation des données à la conception du modèle, en passant par le choix des fonctions de perte et des algorithmes d’optimisation, l’entraînement via la rétropropagation, la régularisation, ou encore l’ajustement minutieux des hyperparamètres. Dans cette nouvelle séquence captivante, nous allons nous plonger dans le détail de ces quelques points clés, qui conditionneront totalement la qualité de tous nos apprentissages !”

NoteToDo this week

Watch the video “Méthodologie et optimisation de l’apprentissage” (épisode 11) before 2026-01-09.

Course

Course webpage: https://fidle.cnrs.fr/w3/archives/2024-2025/11-Optimisation.html

Video course: “Méthodologie et optimisation de l’apprentissage” (épisode 11) (1h50 course)

Outline

• Améliorer les données pour l’entrainement
• Comment évaluer un modèle ?
• Rendre un entrainement plus robuste
• Utiliser un modèle pré-entrainé
• Bonnes pratiques

Tutorial/practical

The notebook and the notebook with solutions for this session are available¹ here.

Footnotes

1. This notebook is part of the Fidle training but is not available in the Fidle official notebook repository.