Acquérez les compétences essentielles nécessaires pour diagnostiquer et résoudre les défaillances des modèles audio dans les environnements de production. Cette formation permet aux professionnels du machine learning et de l’intelligence artificielle d’aller au-delà des indicateurs superficiels et de développer des approches systématiques de débogage des modèles audio qui génèrent un réel impact commercial.

Cette formation courte a été conçue pour aider les professionnels du machine learning et de l’intelligence artificielle à réaliser une évaluation complète des performances des modèles audio ainsi qu’une analyse des causes profondes. À l’issue de cette formation, vous serez capable de calculer des indicateurs de performance conformes aux normes du secteur, tels que le taux d’erreur sur les mots (Word Error Rate) et le score F1, de réaliser une analyse qualitative systématique des erreurs en examinant des échantillons audio individuels, d’analyser les performances des modèles sur différents segments de données afin d’identifier les biais, et d’exploiter des outils de visualisation spécifiques à l’audio, tels que les spectrogrammes, pour établir une corrélation entre les défaillances et les schémas de données sous-jacents. À l’issue de ce cours, vous serez capable de : Évaluer les performances d’un modèle audio à l’aide d’indicateurs quantitatifs et d’une analyse qualitative Déboguer les défaillances d’un modèle audio grâce à une recherche systématique des causes profondes Ce cours est unique en son genre, car il combine l’analyse quantitative des performances à l’examen pratique d’échantillons audio, vous fournissant ainsi à la fois le cadre analytique et les techniques de débogage pratiques qui reflètent des scénarios de production réels. Pour réussir ce projet, vous devez posséder des connaissances de base en apprentissage automatique, une expérience des concepts de traitement audio et une bonne maîtrise des bibliothèques Python d’analyse de données.