Aperçu
À partir de zéro, apprenez les types de tests et les stratégies impliquées dans toutes les phases des modèles d'apprentissage automatique (IA) avec des exemples en temps réel.
Programme
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- Introduction aux tests d'apprentissage automatique
-- Aperçu de l'apprentissage automatique et de l'IA
-- Importance des tests en apprentissage automatique
- Types de modèles d'apprentissage automatique
-- Modèles d'apprentissage supervisé
-- Modèles d'apprentissage non supervisé
-- Modèles d'apprentissage par renforcement
- Bases des tests de modèles
-- Données de test vs. données d'entraînement
-- Techniques de validation croisée
-- Métriques d'évaluation (Précision, Précision, Rappel, Score F1)
- Techniques de validation de modèles
-- Comprendre le surapprentissage et le sous-apprentissage
-- Compromis biais-variance
-- Validation croisée en K parties
- Cadres et outils de test
-- Introduction aux cadres de test populaires (par ex. PyTest, UnitTest pour Python)
-- Outils spécifiques pour les tests d'apprentissage automatique (par ex. MLflow, TensorFlow Model Analysis)
- Tests de performance
-- Latence et débit
-- Mise à l'échelle des modèles d'apprentissage automatique
- Tests de sécurité et de biais
-- Tests de biais de modèle
-- Préoccupations de sécurité et tests adversariaux en IA
- Intégration et déploiement continus en ML
-- Mise en œuvre de pipelines CI/CD pour l'apprentissage automatique
-- Automatisation dans les tests et le déploiement de modèles
- Études de cas et applications pratiques
-- Exemples réels de tests de modèle
-- Projets pratiques et exercices
- Tendances futures dans les tests de modèles IA
-- Innovations dans les méthodologies de test
-- Évolution des tests IA avec les nouvelles technologies
- Conclusion et révision
-- Récapitulatif des concepts clés
-- Préparation aux prochaines étapes dans les tests d'apprentissage automatique
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