Ce cours vous apprend à évaluer visuellement des expériences d’apprentissage automatique et à transformer des scripts prototypes en workflows réutilisables et faciles à maintenir.

Vous commencerez par découvrir comment utiliser des tableaux de bord visuels tels que TensorBoard pour comparer différentes variantes de modèles à l’aide de métriques telles que les courbes de précision, les trajectoires de perte et l’utilisation des ressources de calcul. Vous apprendrez ensuite à refactoriser le code d’entraînement des modèles en structures standardisées à l’aide d’outils tels que LightningModules et DataModules. Grâce à de courtes vidéos, des lectures, des exercices pratiques et une évaluation finale, vous gagnerez en assurance pour comparer des modèles, comprendre les performances des expériences et créer des workflows que toute votre équipe pourra utiliser. Que ce soit pour présenter les compromis entre différents modèles ou pour préparer du code destiné à un référentiel partagé, vous serez prêt à soutenir le développement en apprentissage automatique dans la pratique avec clarté et rigueur.