Que signifie "Mise en œuvre du modèle"?
Table des matières
- Apprentissage par transfert
- Classification d'images
- Création de jeu de données
- Évaluation du modèle
- Réalisations
La mise en œuvre d'un modèle fait référence au processus de création et de développement de programmes informatiques capables d'effectuer des tâches spécifiques. Dans le contexte de l'apprentissage profond, ça veut dire construire des systèmes qui peuvent apprendre à partir de données pour faire des prédictions ou reconnaître des patterns.
Apprentissage par transfert
L'apprentissage par transfert est une méthode utilisée pour améliorer la performance d'un modèle en prenant des connaissances acquises d'une tâche et en les appliquant à une autre. Au lieu de partir de zéro, les modèles peuvent apprendre plus vite et nécessiter moins de données en utilisant des modèles pré-entraînés comme point de départ.
Classification d'images
La classification d'images consiste à identifier le contenu d'une image et à la catégoriser en classes prédéfinies. Par exemple, dans la détection de races de fleurs, l'objectif est de dire quel type de rose se trouve sur l'image.
Création de jeu de données
Pour entraîner un modèle efficacement, un grand ensemble d'images est nécessaire. Cela implique souvent de rassembler des images brutes et de créer plus d'images grâce à un processus appelé augmentation. Ça aide à s'assurer que le modèle puisse apprendre à partir de divers exemples.
Évaluation du modèle
Après avoir entraîné un modèle, il est important de vérifier à quel point il fonctionne bien. Cela se fait en utilisant un ensemble d'images séparées qui n'ont pas fait partie du processus d'entraînement. La précision du modèle est mesurée par le nombre d'images qu'il identifie correctement.
Réalisations
Différents modèles peuvent être testés pour découvrir lequel fonctionne le mieux pour une tâche spécifique. Dans le cas de la détection de races de fleurs, un modèle a montré des résultats impressionnants, atteignant un taux de précision élevé. C'est un pas significatif vers une meilleure identification des races de fleurs grâce à la technologie.