Aperçu
Découvrez 30 directives essentielles pour optimiser les modèles d'apprentissage profond, améliorer les performances et obtenir de meilleurs résultats dans les projets d'IA et d'apprentissage automatique.
Programme
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- Introduction aux performances de l'apprentissage profond
-- Aperçu de l'apprentissage profond et de ses défis de performance
-- Importance de l'optimisation dans les projets d'IA
- Gestion et prétraitement des données
-- Règle 1 : Techniques de normalisation des données
-- Règle 2 : Augmentation efficace des données
-- Règle 3 : Gestion des ensembles de données déséquilibrés
- Architecture du modèle
-- Règle 4 : Choisir la bonne taille de modèle
-- Règle 5 : Explorer différents types de couches
-- Règle 6 : Équilibrer profondeur et largeur dans les réseaux
- Stratégies d'entraînement
-- Règle 7 : Sélection des taux d'apprentissage appropriés
-- Règle 8 : Utilisation de planificateurs de taux d'apprentissage
-- Règle 9 : Emploi du mécanisme d'arrêt anticipé
- Techniques de régularisation
-- Règle 10 : Comprendre le dropout
-- Règle 11 : Mise en œuvre de la régularisation L1 et L2
-- Règle 12 : Avantages de la normalisation par lots
- Algorithmes d'optimisation
-- Règle 13 : Aperçu des algorithmes d'optimisation
-- Règle 14 : Moment et gradient accéléré de Nesterov
-- Règle 15 : Adaptation à Adam et ses variantes
- Évaluation et métriques
-- Règle 16 : Choisir les bonnes métriques d'évaluation
-- Règle 17 : Éviter le surapprentissage grâce à la validation croisée
- Réglage des hyperparamètres
-- Règle 18 : Méthodes pour le réglage des hyperparamètres
-- Règle 19 : Recherche par grille vs recherche aléatoire
-- Règle 20 : Optimisation bayésienne
- Efficacité computationnelle
-- Règle 21 : Utilisation efficace des GPU et TPU
-- Règle 22 : Entraînement en précision mixte
-- Règle 23 : Élagage et quantification du modèle
- Gestion des grands ensembles de données
-- Règle 24 : Stratégies pour l'entraînement distribué
-- Règle 25 : Parallélisme des données vs parallélisme des modèles
- Apprentissage et ajustement par transfert
-- Règle 26 : Tirer parti des modèles pré-entraînés
-- Règle 27 : Stratégies de fine-tuning pour des tâches spécifiques
- Surveillance et débogage
-- Règle 28 : Outils pour surveiller l'entraînement
-- Règle 29 : Techniques de débogage pour les modèles d'apprentissage profond
- Déploiement du modèle
-- Règle 30 : Préparation des modèles pour les environnements de production
- Conclusion et tendances futures
-- Résumé des 30 règles d'or
-- Tendances émergentes dans la performance de l'apprentissage profond
- Ressources supplémentaires
-- Livres et articles recommandés
-- Outils en ligne et bibliothèques
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