Vous évaluerez les performances du modèle à l'aide de mesures de précision et de F1, identifierez les faiblesses et affinerez les fonctionnalités de manière systématique. Vous itérerez sur les décisions d'ingénierie des fonctionnalités afin d'atteindre les objectifs de performance définis

Vous analyserez les topologies des réseaux neuronaux candidats tels que les CNN, les RNN et les transformateurs. Vous évaluerez les exigences de la tâche, les caractéristiques des données et les contraintes de calcul pour sélectionner l'architecture la plus appropriée

Vous créerez des architectures de réseaux neuronaux personnalisées en composant des couches, des activations et des techniques de régularisation. Vous testerez les décisions architecturales afin d'améliorer la généralisation et la stabilité de l'apprentissage.

Vous appliquerez des flux de travail d'apprentissage par transfert pour affiner les modèles pré-entraînés sur des ensembles de données spécifiques à un domaine. Vous expérimenterez la congélation et la décongélation de couches pour améliorer l'adaptation des modèles.

Vous évaluerez les configurations de modèles profonds en comparant la précision, la latence et l'utilisation de la mémoire. Vous équilibrerez les performances et l'efficacité pour déterminer la configuration la plus adaptée à la production.

Vous analyserez la complexité informatique des algorithmes et évaluerez la manière dont les structures de données affectent les performances. Vous choisirez les approches optimales en fonction de l'évolutivité et des exigences de la charge de travail.

Vous créerez des prototypes d'algorithmes et concevrez des tests de référence structurés pour mesurer la latence, le débit et l'utilisation de la mémoire. Vous interpréterez les résultats des tests pour évaluer les compromis de performance et justifier les décisions de mise en œuvre.