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 !