|**Jeudi 18 févier, 14h. Suite et fin de l'épisode 2:**<br>**Principes et concepts des réseaux convolutifs (CNN), Problématiques liées aux données**|
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|Convolutions - Dropout - Pooling - Monitoring et Tensorboard - Augmentation de données <br>Passage à l'échelle (du notebook au batch) - Points de reprise (checkpoint), ...<br>Travaux pratiques : Classification d'images de panneaux routiers en conditions réelles.|
|Spécificités et traitement des données creuses/textuelles. <br>Principes de l'Embedding (Keras, CBOW, Skip-Gram) <br>Nous reviendrons également sur les stratégies d'évaluation des modèles. <br>Validation simple, croisée (K-fold), itérative, randomisée. <br>Exemple proposé :<br>Analyse de sentiment avec une analyse de critiques de films.|
|Durée : 2h - Les paramètres de diffusion seront [précisés la veille dans le wiki](https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/talks/fidle/-/wikis/Fidle%20%C3%A0%20distance/En%20bref) |
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Voir le **[programme](Fidle à distance/Présentation#programme-)**\
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Pour rester informé : **[Abonnez-vous à la liste !](https://listes.grenoble.cnrs.fr/sympa/info/fidle-a-distance.info)**
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# <img width="100px" src="uploads/8f26533be8a41e57f149b99fdf560e91/00-Fidle-a-distance-01.svg"></img> En bref :
# En bref :
Faute de pouvoir organiser des sessions en présentiel, nous vous proposons une **session Fidle à distance** :-)
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