ChatGPT pour l’auto-apprentissage : pipelines de ML et feedback loops

• Comprendre les mécanismes d’apprentissage continu dans les systèmes d’IA
• Mettre en place des pipelines de données et des boucles de feedback
• Améliorer les performances des modèles grâce à l’exploitation des retours utilisateurs

Data scientists, ingénieurs ML, développeurs IA, chercheurs

Connaissances en apprentissage automatique et programmation recommandées

• Découvrir les principes des pipelines de machine learning
• Comprendre les concepts d’apprentissage continu et de feedback loops
• Collecter, préparer et exploiter les données d’amélioration
• Concevoir une architecture d’apprentissage avec ChatGPT
• Mettre en place des mécanismes de retour utilisateur et d’évaluation
• Automatiser les workflows de collecte, validation et enrichissement des données
• Mesurer la qualité et les performances des modèles dans le temps
• Prévenir les biais, dérives et phénomènes de sur-apprentissage
• Utiliser les outils de monitoring et de supervision des modèles
• Appliquer les bonnes pratiques de sécurité, d’éthique et de gouvernance des systèmes adaptatifs

• Concevoir un pipeline d’amélioration continue basé sur les retours utilisateurs
• Mettre en place une boucle de feedback pour évaluer les réponses d’un assistant IA
• Analyser les résultats et définir des actions d’optimisation

• Modèles de pipelines ML et feedback loops
• Guide de mise en place d’un système d’amélioration continue
• Check-list de supervision, performance et gouvernance des modèles IA