Merci @pierreguillou.
Je vais me présenter aussi : Je bosse depuis 20 ans dans le dev, principalement sur des projets web en tant que chef de projet technique. En ce moment je suis freelance sur du big data et j’aimerais évoluer vers des projets de Deep Learning. Le computer vision me passionne aussi mais il faut savoir que ce qui intéresse majoritairement les entreprises c’est l’analyse de données structurées (base de données d’historique de ventes par exemple), puis le NLP et en dernier lieu les images.
@Mathieu : pas facile de conseiller une machine : il faut prendre le plus gros GPU que tu puisses t’offrir, mais ça périme vite aussi alors une GTX 1070 n’est pas un mauvais choix car il y a quand même 8Go. Pour la RAM assure toi de pouvoir ajouter 16Go si besoin plus tard car 32Go peuvent être bénéfique pour le machine learning classique avec Pandas. Mais ça n’a rien d’obligatoire.
Personnellement j’ai une bête de course avec 32 cœurs, 32Go de RAM, SSD NVME et GTX1080ti. Donc pas trop dans le budget d’un étudiant…
Vu le prix du matos acheter une machine correcte comme tu le proposes est un bon choix. Rien ne t’empêche quand tu as trouvé les bons paramètres en local de louer du cloud pour faire tourner ton modèle sur des machines plus grosses.
Où as-tu trouvé les liens pour la vidéo, ils ont été posté sur le forum ? Ce serait une bonne chose si les vidéos sont systématiquement postées le lendemain (ça éviterait de se lever à 3h du matin )
Bonjour Nathan,
les liens principaux (video, doc, notebooks…) ont été publiés dans le thread Lesson 1: class discussion and resources et ne peuvent pas être publiés en dehors du forum (Jeremy le fera début janvier). J’ai juste ajouté le temps pour accéder directement à certaines parties. Si Jeremy suit le même déroulé que pour les versions précédentes, le lien vers la video sera immédiatement posté sur le forum après le cours… ce qui est sympa en effet
Concernant la fonction data.normalize():
Lors de l’entraînement, doit-on utiliser la moyenne et l’écart-type de l’ensemble du jeu de données ou seulement du jeu d’entraînement?
Lors de la prédiction, qu’utilise-t-on alors pour la normalisation de l’image à prédire:
-la moyenne et l’écart-type du jeu d’entraînement?
-la moyenne et l’écart-type de l’ensemble du jeu de données?
-la moyenne et l’écart-type de l’image à prédire?
Petite correction, la moyenne et l’écart-type sont plutôt calculées sur l’ensemble d’entrainement (l’ensemble de validation devant être laissé à l’écart le plus possible). En pratique cependant, si l’ensemble de validation est proprement choisi, on trouve le même résultat avec le calcul sur tout l’ensemble ou just l’ensemble d’entrainement.
De ma compréhension c’est sur le jeux d’entrainement qu’on doit le calculer. Puis on l’applique à chaque donnée qui est présentée au modèle pour réaliser les prédictions.
Par contre dans le cas où on fait du fine-tuning (utilisation d’un réseau pré entrainé) j’aurais tendance à dire qu’on applique les corrections du jeux d’entrainement initiales pour éviter de trop perturber le modèle.
J’imagine que tout dépend de la proportion dans laquelle on souhaite changer le modèle. Si on a beaucoup de données et qu’elles différent de celles du pré-entrainement surement qu’il faut refaire la normalisation… A tester !
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