Introduction
Les reseaux neuronaux sont adaptes aux donnees riches (image, texte, audio) et aux representations complexes.
Context
Compromis principal: performance elevee contre cout compute et explicabilite plus faible.
Step-by-step
- Definir une baseline metier et une metrique prioritaire.
- Qualifier le volume de donnees et la qualite des labels.
- Choisir une strategie (entrainement complet, transfert, fine-tuning).
- Mettre en place eval robuste et monitorings online.
Tips & pitfalls
- Sur-apprentissage rapide sans regularisation.
- Couts inference latents sous-estimes.
- Biais de donnees amplifies en production.
Conclusion
Neural Networks apporte une forte capacite quand les donnees et l’infra suivent.
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Critical review checklist
- La metrique choisie reflete-t-elle le cout reel de l erreur?
- Le protocole de validation evite-t-il toute fuite de cible?
- Le plan de monitoring couvre-t-il drift data + drift performance?
- Une strategie de fallback est-elle definie en cas de degradation?