October 2020
Intermediate to advanced
276 pages
7h 44m
French
La première partie portait sur les meilleures pratiques pour mettre en place un projet de ML et en suivre l’évolution. Dans la deuxième partie, nous avons vu l’intérêt de construire un pipeline de bout en bout aussi rapidement que possible, tout en explorant un jeu de données initiales.
En raison de sa nature expérimentale, le ML est pour une bonne partie un processus itératif. Vous devriez prévoir d’itérer de manière répétée sur des modèles et des données, en suivant une boucle expérimentale telle que l’illustre la Figure III.1.

Figure III.1 : La boucle du ML.
Cette troisième partie décrira une itération de la boucle. ...
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