La leçon en 30 secondes

• Un passage complet sur tous les exemples s’appelle une « époque » (epoch).
• À chaque époque, l’erreur baisse et le réseau progresse.
• Trop d’époques = il apprend les exemples par cœur au lieu de comprendre. On teste toujours avec du nouveau.

Comprendre

Hier, on a vu le jeu du chaud-froid : un petit pas de correction après chaque exemple. Aujourd’hui, la vue d’ensemble de l’entraînement.

On donne au réseau tous nos exemples, un par un. Quand il les a tous vus, ça s’appelle une époque (en anglais : epoch).

Après l’époque 1, le réseau est encore faible. Après 10, bien meilleur. Après 50, excellent sur ses exemples. L’erreur baisse à chaque époque.

Mais voilà le piège : avec trop d’époques, le réseau apprend ses exemples par cœur, comme l’élève qui récite les corrigés de l’an dernier et échoue devant une question nouvelle.

C’est pourquoi, comme au jour 12, on garde toujours des exemples jamais vus pour l’examen. Comprendre vraiment = réussir le nouveau.

Le saviez-vous ?

En 2024, John Hopfield et Geoffrey Hinton ont reçu le prix Nobel de physique « pour des découvertes fondamentales permettant l’apprentissage automatique avec des réseaux de neurones artificiels ». Un premier Nobel pour ces réseaux !

Essayez sur votre téléphone : Teachable Machine

• Ouvrez Teachable Machine → Image Project, créez deux classes : « main ouverte » et « poing », avec 20 photos chacune.
• Avant « Train », touchez Advanced : vous voyez « Epochs: 50 ». C’est le nombre d’époques.
• Mettez 5, entraînez, testez devant la caméra. Puis réentraînez avec 50. Lequel est le plus sûr de lui ?
• Touchez « Under the hood » pour voir la courbe de l’erreur qui descend à chaque époque.

En darja

الدورة هي كي الذكاء الاصطناعي يدور على كامل الأمثلة مرة. مع كل دورة يتحسن. بصح إذا زدنا بزاف، يحفظ برك وما يفهمش، كيما اللي يحفظ حلول الباك تاع العام اللي فات.

Questions fréquentes