đź“‹ Fiche d'observations - Hello World du Deep Learning
Informations générales
Nom et prénom : ____ Date : ____
Partie 1 : Configuration et environnement
| Élément | Observation | Notes |
|---|---|---|
| Version TensorFlow | ||
| GPU disponible | ⬜ Oui ⬜ Non | |
| Temps de chargement |
Importance du GPU pour le Deep Learning :
_________________________________________________________________
_________________________________________________________________
Partie 2 : Exploration des données MNIST
| Caractéristique | Valeur observée | Analyse |
|---|---|---|
| Nombre d'exemples d'entraînement | ||
| Nombre d'exemples de test | ||
| Dimension des images | ||
| Nombre de classes |
Défis potentiels identifiés dans les exemples :
_________________________________________________________________
_________________________________________________________________
Partie 3 : Architecture du réseau
Schéma de l'architecture
Dessinez ou décrivez l'architecture du modèle utilisé :
[Espace pour schéma]
| Couche | Type | Fonction | Paramètres |
|---|---|---|---|
| 1 | |||
| 2 | |||
| 3 | |||
| 4 |
Nombre total de paramètres : ____
Partie 4 : Processus d'entraînement
Métriques d'entraînement
| Métrique | Valeur finale | Évolution observée |
|---|---|---|
| Précision entraînement | ||
| Précision validation | ||
| Précision test | ||
| Perte finale |
Analyse des courbes d'apprentissage
Évolution de la précision :
_________________________________________________________________
Évolution de la perte :
_________________________________________________________________
Signes de surapprentissage : ⬜ Oui ⬜ Non Justification :
_________________________________________________________________
Partie 5 : Tests et prédictions
Analyse des prédictions
| Test | RĂ©sultat | Confiance | Correct |
|---|---|---|---|
| Exemple 1 | ⬜ | ||
| Exemple 2 | ⬜ | ||
| Exemple 3 | ⬜ |
Types d'erreurs les plus fréquentes :
_________________________________________________________________
Partie 6 : Expérimentations personnelles
Modifications testées
| Modification | Impact observé | Intérêt |
|---|---|---|
Dessin personnel
Chiffres dessinés : __ Taux de reconnaissance : __ Observations :
_________________________________________________________________
Conclusion
Apprentissages clés (3 points principaux)
Questions soulevées
_________________________________________________________________
_________________________________________________________________
Liens avec le projet final
Comment ces connaissances seront utiles pour le chatbot pédagogique :
_________________________________________________________________
_________________________________________________________________
Temps consacré : _ minutes Difficulté ressentie : ⬜ Facile ⬜ Moyenne ⬜ Difficile ```