Deep learning avec PyTorch : du tenseur au transfer learning
Deep learning avec PyTorch est un cours de niveau avancé de 5 leçons (environ 3 h 58), avec 15 exercices et 15 questions de quiz. Prérequis : Évaluation et validation des modèles. Le cours demande un environnement de projet complet, prévu dans une phase ultérieure de la plateforme.
- Data science
- Avancé
- 5 leçons
- 3 h 58
- 15 exercices
- Environnement de projet complet (phase 2)
Le cours en bref
Ce cours vous fait passer du machine learning classique aux réseaux de neurones avec PyTorch. Vous comprendrez les tenseurs et la rétropropagation, écrirez vos propres modèles et boucles d'entraînement, apprendrez à éviter le surapprentissage, puis exploiterez des réseaux convolutifs pré-entraînés pour la vision.
Ce que tu sauras faire
- Manipuler des tenseurs PyTorch et calculer des gradients avec autograd
- Définir un réseau de neurones avec nn.Module et vérifier ses dimensions et ses paramètres
- Écrire une boucle d'entraînement et d'évaluation complète avec DataLoader, perte et optimiseur
- Diagnostiquer le surapprentissage et appliquer dropout, weight decay, normalisation et early stopping
- Construire un CNN et adapter un modèle pré-entraîné par transfer learning
- Sauvegarder, recharger et rendre reproductible un entraînement
Programme des 5 leçons
- Créer et manipuler des tenseurs PyTorch (forme, type, appareil)
- Comprendre le graphe de calcul et calculer des gradients avec autograd
- Vérifier un gradient par différences finies
- 02
Construire un réseau de neurones avec nn.Module
- Décrire un perceptron multicouche : couches linéaires et fonctions d'activation
- Définir un modèle PyTorch en héritant de nn.Module
- Compter les paramètres et vérifier les formes en sortie
- 03
La boucle d'entraînement : perte, optimiseur, DataLoader
- Écrire une boucle d'entraînement et d'évaluation complète
- Choisir une fonction de perte et un optimiseur adaptés
- Alimenter le modèle par mini-lots avec Dataset et DataLoader
Fonction de perteOptimiseur (SGD, Adam)Dataset et DataLoaderBoucle d'entraînement
- 04
Généraliser : surapprentissage et régularisation
- Diagnostiquer sous-apprentissage et surapprentissage à partir des courbes
- Appliquer dropout, weight decay, augmentation de données et normalisation
- Mettre en place un arrêt précoce (early stopping) avec sauvegarde du meilleur modèle
SurapprentissageDropoutWeight decayEarly stoppingNormalisation (BatchNorm, LayerNorm)
- 05
Réseaux convolutifs et transfer learning
- Comprendre la convolution, le padding, le pas (stride) et le pooling
- Construire un petit CNN et calculer la taille de ses sorties
- Réutiliser un modèle pré-entraîné (transfer learning, fine-tuning)
Projet final
Classifieur d'images de bout en bout avec PyTorch
Construisez un classifieur d'images à 3 à 5 classes (par exemple un sous-ensemble de CIFAR-10 ou vos propres photos de produits). Comparez un petit CNN entraîné de zéro à un modèle pré-entraîné affiné, et livrez un modèle sauvegardé prêt à être déployé.
Livrables
- Un Dataset et des DataLoader avec augmentation pour l'entraînement et prétraitement simple pour la validation
- Un petit CNN défini avec nn.Module et un modèle pré-entraîné affiné (tête remplacée, puis dégel partiel)
- Une boucle d'entraînement avec suivi des pertes, early stopping et sauvegarde du meilleur state_dict
- Les courbes d'apprentissage et une matrice de confusion sur le jeu de test
- Un script predict.py qui recharge les poids et classe une image passée en argument
Critères d'évaluation
- Boucle d'entraînement correcte (ordre des étapes, modes train/eval, no_grad en évaluation)
- Séparation stricte entraînement / validation / test et absence de fuite
- Comparaison argumentée des deux approches avec des chiffres
- Reproductibilité : graines fixées, versions notées, poids rechargeables
- Qualité et lisibilité du code
Questions fréquentes
Faut-il un GPU pour suivre ce cours de deep learning ?
Non. Les exercices sont dimensionnés pour tourner sur CPU. Un GPU accélère seulement la tâche de fine-tuning de la dernière leçon ; le code détecte automatiquement l'appareil disponible.
Pourquoi apprendre PyTorch plutôt qu'un autre framework ?
PyTorch est le framework de référence en recherche comme en industrie, et la base de l'écosystème Hugging Face. Sa boucle d'entraînement explicite aide aussi à comprendre ce qui se passe réellement.
Quelles connaissances sont nécessaires avant de commencer ?
Python, numpy et les bases du machine learning : jeu d'entraînement et de validation, métriques, surapprentissage. Le cours DS4 sur l'évaluation des modèles est le prérequis conseillé.
Ce cours prépare-t-il aux LLM et au NLP ?
Oui. Tenseurs, nn.Module, boucle d'entraînement, LayerNorm et fine-tuning sont les fondations du cours suivant sur le traitement du langage et les grands modèles de langage.
Ce cours, raconté pour ton métier
Dis ce que tu veux savoir faire : « Deep learning avec PyTorch » prend sa place dans ton parcours, avec des exemples de ton secteur. Les notions restent celles du cours.