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

Objectifs

Comprendre les concepts d’auto-apprentissage dans les modèles de ML
Mettre en place des pipelines automatisés d’apprentissage continu
Exploiter les boucles de feedback pour améliorer les performances
Intégrer ChatGPT dans des systèmes adaptatifs et évolutifs

Participants

Data scientists, ingénieurs ML, développeurs IA, chercheurs

Pré-requis

Connaissances en apprentissage automatique et programmation recommandées

Programme

Introduction aux pipelines de machine learning et auto-apprentissage
Concepts de feedback loops et apprentissage supervisé/ non supervisé
Architecture des systèmes d’apprentissage continu avec ChatGPT
Collecte et traitement des données pour l’auto-amélioration
Méthodes d’évaluation et validation des modèles évolutifs
Implémentation des boucles de feedback dans les workflows ML
Gestion des erreurs et prévention du sur-apprentissage
Cas d’usage d’auto-apprentissage dans les assistants conversationnels
Outils et plateformes pour automatiser les pipelines ML
Sécurité, éthique et gestion des biais dans les systèmes adaptatifs
Optimisation des performances et scalabilité des modèles
Perspectives futures de l’auto-apprentissage avec IA
Ressources pour approfondir les pipelines et feedback loops

Exercices pratiques

Concevoir un pipeline ML simple avec boucle de feedback
Implémenter un mécanisme de collecte et réintégration des données
Tester l’amélioration progressive d’un modèle ChatGPT
Analyser les résultats et ajuster les paramètres du pipeline

Aptibox

Modèles de pipeline ML et scripts exemples
Guide pour configurer des feedback loops efficaces
Liste d’outils d’automatisation et monitoring ML
Ressources pédagogiques pour approfondir l’auto-apprentissage

Référence

IAF190

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
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