Optimisation des hyperparamètres
Le processus de recherche des valeurs optimales des hyperparamètres (par exemple, via une recherche en grille, l'optimisation bayésienne) pour maximiser la performance du modèle.
Une exploration systématique — par grille, aléatoire ou bayésienne — des espaces d’hyperparamètres afin d’identifier les configurations offrant le meilleur équilibre entre précision, généralisation et utilisation des ressources. Les bonnes pratiques de gouvernance incluent la définition des plages de recherche, la limitation des budgets de calcul, le suivi de toutes les expériences dans MLflow ou un outil similaire, ainsi que le gel des configurations une fois validées afin d’éviter toute « dérive » en production.
Une équipe de TAL utilise l’optimisation bayésienne pour ajuster le taux d’apprentissage, la taille de lot et le taux d’abandon d’un transformeur sur 50 essais. Elle consigne la métrique et les hyperparamètres de chaque essai dans un tableau de bord de suivi des expérimentations, puis sélectionne la configuration qui obtient le score F1 le plus élevé sur un jeu de test retenu, garantissant ainsi des performances reproductibles et optimisées.
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