Introduction
Le deep learning devient pertinent quand les signaux sont complexes (vision, texte, audio) et que les representations apprises apportent un vrai gain.
Context
Compromis principal: performance potentielle elevee contre cout compute, latence et difficulte d explicabilite.
Step-by-step
- Valider qu un modele plus simple atteint ses limites.
- Structurer un pipeline data + evaluation robuste.
- Choisir une architecture adaptee (CNN, Transformer, sequence model).
- Suivre cout, derive et robustesse hors distribution.
Tips & pitfalls
- Sous-estimer le budget compute.
- Oublier la robustesse hors domaine.
- Mesurer uniquement un score offline.
Conclusion
Le deep learning doit rester un moyen pour resoudre un probleme concret, pas une fin en soi.
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Critical review checklist
- Le gain qualitatif justifie-t-il le cout et la complexite?
- Les jeux de test couvrent-ils les cas critiques du terrain?
- Un plan de repli existe-t-il en cas de degradation?