Descente de Gradient et Optimisation

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Méthode d'optimisation des paramètres d'un modèle d'apprentissage automatique en calculant le gradient sur l'ensemble des données d'entraînement à chaque étape.

Méthode d'optimisation des paramètres en utilisant un seul exemple d'entraînement à la fois pour calculer le gradient.

Méthode d'optimisation qui combine les avantages de la descente par lots et de la descente stochastique en utilisant des mini-lots de données pour calculer le gradient.

Nombre d'itérations sur l'ensemble des données d'entraînement.

Paramètre qui contrôle la taille du pas effectué à chaque mise à jour des paramètres.

Petit groupe d'exemples d'entraînement utilisés pour calculer le gradient à chaque étape de l'optimisation.

Procédure utilisée pour trouver les meilleurs paramètres d'un modèle d'apprentissage automatique.

Erreur entre les prédictions du modèle et les valeurs réelles.

Le nombre de couches cachées dans un réseau neuronal profond, qui influe sur sa capacité à modéliser des relations complexes et sa capacité de généralisation.

Le nombre de neurones dans chaque couche cachée d'un réseau neuronal profond, déterminant la capacité de traitement de chaque couche.

Fonction mathématique qui transforme la sortie d'un neurone, appliquant une non-linéarité au réseau et permettant de modéliser des relations complexes.

L'algorithme qui guide la mise à jour des paramètres du modèle en fonction de la minimisation d'une fonction de coût

Un algorithme d'apprentissage automatique qui ajuste de manière itérative les paramètres d'un modèle pour minimiser une fonction de coût.

Une variante de la descente de gradient qui calcule l'erreur sur l'ensemble de données complet avant de mettre à jour le modèle.

L'apprentissage par mini-lots divise les données en petits groupes (mini-lots) pour effectuer des mises à jour des paramètres. Chaque mini-lot contribue à la mise à jour des paramètres, ce qui rend le processus d'apprentissage plus efficace et moins sujet à la sur-adaptation.

Un taux d'apprentissage dynamique est une technique pour ajuster le taux d'apprentissage au cours de l'entraînement. Il commence généralement avec un taux d'apprentissage élevé pour une convergence rapide, puis le réduit progressivement pour stabiliser l'apprentissage.

La décroissance exponentielle est une technique de taux d'apprentissage dynamique où le taux diminue de manière exponentielle à chaque étape de l'apprentissage. L'équation de décroissance est de la forme L = L0 * e^(-decay_rate * epoch)

La décroissance par validation est une technique de taux d'apprentissage dynamique où le taux est ajusté en fonction des performances du modèle sur un ensemble de données de validation. Si les performances stagnent, le taux d'apprentissage est réduit.

La décroissance fixe (Step Decay) est une technique de taux d'apprentissage dynamique où le taux d'apprentissage est réduit de façon constante après un certain nombre d'époques.

Le taux d'apprentissage affecte la stabilité de l'entraînement d'un modèle. Un taux d'apprentissage trop élevé peut conduire à une instabilité, tandis qu'un taux d'apprentissage trop faible peut entraîner une convergence lente. Le taux d'apprentissage dynamique permet de trouver un équilibre entre ces deux extrêmes.

Une méthode de réduction du taux d'apprentissage qui réduit le taux d'apprentissage par un facteur constant à chaque étape. Par exemple, si le taux d'apprentissage initial est de 0,1 et le facteur est de 0,5, le taux d'apprentissage sera réduit à 0,05 à la prochaine étape.

Ajuster les hyperparamètres d’un modèle d’apprentissage automatique pour optimiser ses performances en évitant le surapprentissage.

Le taux d'apprentissage est le paramètre le plus important car il influence directement la vitesse et la qualité de l'apprentissage. Un taux d'apprentissage trop élevé peut empêcher le modèle de converger, tandis qu'un taux d'apprentissage trop bas peut ralentir l'apprentissage.

La taille du mini-batch influence l’efficacité du gradient descendant et le temps nécessaire pour entraîner le modèle.

Le nombre d'unités cachées dans un réseau de neurones influence la capacité du modèle à apprendre des patterns complexes. Un nombre d'unités cachées trop élevé peut entraîner un surapprentissage.

Le nombre de couches et la décroissance du taux d'apprentissage influent sur la complexité du modèle et son aptitude à généraliser à de nouvelles données.

La recherche par grille consiste à tester toutes les combinaisons possibles d'un ensemble de valeurs pour chaque hyperparamètre.

La recherche par grille est exhaustive, ce qui permet de trouver la meilleure configuration dans l'espace défini.

La recherche par grille peut être très coûteuse en calcul, surtout avec un grand nombre d'hyperparamètres.

La normalisation de mini-batch normalise les activations de chaque couche pour chaque mini-lot d'entraînement. Cela signifie que les activations sont centrées autour de la moyenne et redimensionnées en utilisant l'écart-type.

La normalisation de mini-batch accélère l'apprentissage et améliore les performances du modèle, en agissant comme une régularisation.

La taille des mini-lots est importante : trop petite peut entraîner des estimations bruitées, tandis que 32 à 64 est souvent un bon choix.

Les étapes clés d'un projet de machine learning aident à éviter des erreurs coûteuses et à trouver les techniques les plus efficaces.

Collecter plus de données, diversifier les données, modifier les algorithmes d'entraînement et ajuster l'architecture du modèle sont des solutions courantes dans un projet de machine learning.

Des techniques comme le dropout ou la régularisation L2 visent à éviter le surapprentissage en pénalisant les modèles complexes.

Identifier rapidement les techniques ayant le plus fort impact pour améliorer un système de machine learning.

Chaque paramètre du modèle modifie un aspect spécifique et indépendant, comme les boutons d'une télévision.

Evaluer la performance du modèle sur un ensemble de données distinct de l'ensemble d'entraînement.

Indique la performance globale du modèle sur des données jamais vues auparavant.

Ensemble de données utilisé pour ajuster les paramètres du modèle.

Mesure la capacité du modèle à prédire correctement les données réelles.

Indique la qualité de la prédiction du modèle sur les données d'entraînement.