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Module 3 : Suivi des Expériences

🎯 Objectifs d'Apprentissage​

À la fin de ce module, vous serez capable de :

  • Configurer et utiliser MLflow pour un suivi complet des expériences
  • Mettre en œuvre Weights & Biases pour une gestion avancée des expériences
  • Comparer efficacement les expériences et sélectionner les meilleurs modèles
  • Assurer la reproductibilité de toutes les expériences

📚 Contenu du Module​

Chapitre 1 : Introduction à MLflow​

Composants de MLflow (Suivi, Projets, Modèles, Registre), configuration et enregistrement des expériences.

Chapitre 2 : Weights and Biases​

Fonctionnalités de W&B, balayages pour l'ajustement des hyperparamètres, artefacts, rapports et collaboration en équipe.

Chapitre 3 : Comparaison des Expériences​

Visualisation des métriques, analyse des hyperparamètres, sélection des expériences et reproductibilité.

⏱️ Temps Estimé​

ActivitéDurée
Lecture2,5 heures
Exercices Pratiques2 heures
Quiz30 minutes
Total5 heures

🛠️ Outils Couverts​

  • Serveur de Suivi MLflow
  • Weights & Biases
  • Neptune.ai (aperçu)
  • TensorBoard

🚀 Commençons !​

Commencez par Chapitre 1 : Introduction à MLflow.