{"id":180525,"date":"2022-11-25T11:32:00","date_gmt":"2022-11-25T11:32:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/?p=180525"},"modified":"2023-11-09T13:55:42","modified_gmt":"2023-11-09T13:55:42","slug":"qu-est-ce-qu-un-epoch-en-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/qu-est-ce-qu-un-epoch-en-machine-learning","title":{"rendered":"Epoch : D\u00e9finition, mode de fonctionnement et utilisation"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"180525\" class=\"elementor elementor-180525\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-666f5ea e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"666f5ea\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c059ded elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c059ded\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Une \u00ab epoch \u00bb ou \u00ab \u00e9poque \u00bb de Machine Learning d\u00e9signe un passage complet du jeu de donn\u00e9es d'entra\u00eenement par l'algorithme. D\u00e9couvrez tout ce que vous devez savoir sur cette notion essentielle de l'apprentissage automatique.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-961386d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"961386d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Dans le domaine de l&rsquo;<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/intelligence-artificielle-quelles-sont-les-tendances-en-2022\">intelligence artificielle<\/a>, le Machine Learning consiste \u00e0 <strong>laisser un mod\u00e8le apprendre et s&rsquo;entra\u00eener \u00e0 partir de donn\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 un algorithme<\/strong>. Cette m\u00e9thode s&rsquo;inspire de la fa\u00e7on dont le cerveau humain apprend, et repose d&rsquo;ailleurs sur des r\u00e9seaux de neurones artificiels.<\/p><p>Toutefois, alors qu&rsquo;un humain a besoin de plusieurs ann\u00e9es pour apprendre, gr\u00e2ce \u00e0 des techniques comme l&rsquo;entra\u00eenement parall\u00e8le, un mod\u00e8le peut s&rsquo;entra\u00eener pendant l&rsquo;\u00e9quivalent de plusieurs d\u00e9cennies en seulement quelques heures.<\/p><p>D&rsquo;ailleurs, chaque fois que le <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/dataset-definition\">dataset<\/a> d&rsquo;entra\u00eenement passe par l&rsquo;algorithme, on dit qu&rsquo;il a compl\u00e9t\u00e9 une <strong>\u00ab \u00e9poque \u00bb<\/strong> ou <strong>\u00ab epoch \u00bb<\/strong> en anglais. Il s&rsquo;agit d&rsquo;un hyperparam\u00e8tre, d\u00e9terminant le processus d&rsquo;entra\u00eenement du mod\u00e8le de Machine Learning.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-76a1a6a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"76a1a6a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-240f218 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"240f218\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Qu'est-ce qu'une Epoch ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-87679cb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"87679cb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Un cycle complet du jeu de donn\u00e9es d&rsquo;entra\u00eenement est consid\u00e9r\u00e9 comme une \u00ab \u00e9poque \u00bb dans le domaine du Machine Learning. Elle refl\u00e8te <strong>le nombre de passages de l&rsquo;algorithme au cours de la phase d&rsquo;entra\u00eenement<\/strong>.<\/p><p>On peut d\u00e9finir une epoch comme le nombre de passages d&rsquo;un <strong>dataset d&rsquo;entra\u00eenement<\/strong> par un <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/algorithme\">algorithme<\/a>. Un passage \u00e9quivaut \u00e0 un aller-retour.<\/p><p>Le nombre d&rsquo;epochs peut atteindre plusieurs milliers, car la proc\u00e9dure se r\u00e9p\u00e8te ind\u00e9finiment jusqu&rsquo;\u00e0 ce que le taux d&rsquo;erreurs du mod\u00e8le soit suffisamment r\u00e9duit.<\/p><p>Une \u00e9poque est compos\u00e9e d&rsquo;une agr\u00e9gation de <strong>\u00ab batches \u00bb<\/strong> ou <strong>\u00ab lots \u00bb<\/strong> de donn\u00e9es et d&rsquo;it\u00e9rations. Les jeux de donn\u00e9es sont g\u00e9n\u00e9ralement d\u00e9compos\u00e9s en batches, tout particuli\u00e8rement lorsque le volume de donn\u00e9es est massif.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ac43fe3 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"ac43fe3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"736\" height=\"424\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/epoch-machine-learning-1.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-180593\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/epoch-machine-learning-1.png 736w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/epoch-machine-learning-1-300x173.png 300w\" sizes=\"(max-width: 736px) 100vw, 736px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-93328bb e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"93328bb\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-be33b9b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"be33b9b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Qu'est-ce qu'une it\u00e9ration ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-26bd0a5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"26bd0a5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Dans le domaine du Machine Learning, <strong>une it\u00e9ration indique le nombre de fois que les param\u00e8tres d&rsquo;un algorithme sont modifi\u00e9s<\/strong>. Les implications sp\u00e9cifiques d\u00e9pendent du contexte.<\/p><p>En g\u00e9n\u00e9ral, une it\u00e9ration d&rsquo;entra\u00eenement d&rsquo;un r\u00e9seau de neurones inclut le <strong>\u00ab batch processing \u00bb<\/strong> ou traitement de lot du dataset, le calcul de la fonction de co\u00fbt, la modification et la r\u00e9tropropagation de tous les facteurs de poids.<\/p><p>L&rsquo;it\u00e9ration et l&rsquo;\u00e9poque sont souvent confondues \u00e0 tort. En r\u00e9alit\u00e9, une <strong>it\u00e9ration<\/strong> implique le traitement d&rsquo;un batch tandis qu&rsquo;une \u00e9poque d\u00e9signe le traitement de toutes les donn\u00e9es du dataset.<\/p><p>Par exemple, si une it\u00e9ration traite 10 images d&rsquo;un ensemble de 1000 images avec une taille de batch de 10, il faudra 100 it\u00e9rations pour terminer une \u00e9poque.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5aa57cc e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"5aa57cc\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-46380d2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"46380d2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Qu'est-ce qu'un batch ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-976f310 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"976f310\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Les <strong>donn\u00e9es d&rsquo;entra\u00eenement<\/strong> sont d\u00e9compos\u00e9es en plusieurs petits \u00ab lots \u00bb ou \u00ab batches \u00bb en anglais. Le but est d&rsquo;\u00e9viter les probl\u00e8mes li\u00e9s \u00e0 un manque d&rsquo;espace de stockage.<\/p><p>Les batches peuvent \u00eatre facilement utilis\u00e9s pour <strong>nourrir le mod\u00e8le de Machine Learning<\/strong> afin de l&rsquo;entra\u00eener. Ce processus de d\u00e9composition du dataset est appel\u00e9 \u00ab batch \u00bb.<\/p><p>Une epoch peut \u00eatre compos\u00e9e d&rsquo;un batch ou davantage. Le nombre d&rsquo;\u00e9chantillons d&rsquo;entra\u00eenement utilis\u00e9s lors d&rsquo;une it\u00e9ration est la <strong>\u00ab taille de lot \u00bb<\/strong> ou <strong>\u00ab batch size \u00bb<\/strong>. On distingue trois possibilit\u00e9s.<\/p><p>Dans le cas du \u00ab Batch Mode \u00bb, les <strong>valeurs d&rsquo;it\u00e9ration<\/strong> <strong>et d&rsquo;\u00e9poque<\/strong> sont \u00e9gales puisque la taille du batch est \u00e9gale au dataset complet. Une it\u00e9ration \u00e9quivaut donc \u00e0 une \u00e9poque.<\/p><p>En <strong>\u00ab mini-batch mode \u00bb<\/strong>, la taille du dataset complet est inf\u00e9rieure \u00e0 la taille de batch. Par cons\u00e9quent un seul batch est plus large que le jeu de donn\u00e9es d&rsquo;entra\u00eenement.<\/p><p>Enfin, en mode stochastique, la taille du batch est unique. Par cons\u00e9quent, le gradient et les param\u00e8tres du r\u00e9seau de neurones sont chang\u00e9s \u00e0 chaque \u00e9chantillon.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d78f66e elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"d78f66e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"850\" height=\"450\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/epoch-machine-learning-2.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-180598\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/epoch-machine-learning-2.png 850w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/epoch-machine-learning-2-300x159.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/epoch-machine-learning-2-768x407.png 768w\" sizes=\"(max-width: 850px) 100vw, 850px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a400023 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a400023\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-969362d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"969362d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Qu'est-ce que l'algorithme du gradient stochastique ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a287ff9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a287ff9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>L&rsquo;<strong>algorithme du gradient stochastique <\/strong>ou stochastic gradient descent (SGD) est un algorithme d&rsquo;optimisation. Il est utilis\u00e9 par les r\u00e9seaux de neurones dans le domaine du <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/deep-learning-avec-python-decouvrez-les-fondamentaux\">Deep Learning<\/a>, afin d&rsquo;entra\u00eener les algorithmes de Machine Learning.<\/p><p>Le r\u00f4le de cet algorithme est d&rsquo;<strong>identifier un ensemble de param\u00e8tres internes de mod\u00e8le<\/strong> d\u00e9passant les autres mesures de performances comme l&rsquo;<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/erreur-quadratique-moyenne\">erreur quadratique<\/a> ou la perte de logarithme.<\/p><p>L&rsquo;optimisation peut \u00eatre d\u00e9crite comme un processus de recherche impliquant l&rsquo;apprentissage. L&rsquo;algorithme d&rsquo;optimisation est appel\u00e9 <strong>descente graduelle<\/strong>, et repose sur le calcul d&rsquo;un gradient d&rsquo;erreur ou pente d&rsquo;erreur devant \u00eatre descendue en direction du niveau d&rsquo;erreur minimum.<\/p><p>Cet algorithme permet d&rsquo;ex\u00e9cuter le processus de recherche \u00e0 de multiples reprises. Le but est d&rsquo;am\u00e9liorer les param\u00e8tres du mod\u00e8le \u00e0 chaque \u00e9tape. Il s&rsquo;agit donc d&rsquo;un <strong>algorithme it\u00e9ratif<\/strong>.<\/p><p>\u00c0 chaque \u00e9tape, les <strong>pr\u00e9dictions<\/strong> sont effectu\u00e9es en utilisant des \u00e9chantillons sp\u00e9cifiques en utilisant l&rsquo;ensemble de param\u00e8tres internes. Les pr\u00e9dictions sont ensuite compar\u00e9es avec les r\u00e9sultats attendus, pour calculer le <strong>taux d&rsquo;erreur<\/strong>. Les param\u00e8tres internes sont ensuite mis \u00e0 jour.<\/p><p>Les diff\u00e9rents algorithmes utilisent diff\u00e9rentes proc\u00e9dures de mise \u00e0 jour. Dans le cas des r\u00e9seaux de neurones artificiels, l&rsquo;algorithme utilise la <strong>m\u00e9thode de r\u00e9tro-propagation<\/strong>.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-85aa22c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"85aa22c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-15d5188 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"15d5188\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Taille de batch vs epoch : quelle diff\u00e9rence ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4758e0f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4758e0f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>La <strong>taille de batch<\/strong> est le nombre d&rsquo;\u00e9chantillons trait\u00e9s avant que le mod\u00e8le change. Le nombre d&rsquo;epochs est la quantit\u00e9 d&rsquo;it\u00e9rations compl\u00e8tes du jeu de donn\u00e9es d&rsquo;entra\u00eenement.<\/p><p><strong>Un batch doit avoir une taille minimale de un<\/strong>, et une taille maximale inf\u00e9rieure ou \u00e9gale au nombre d&rsquo;\u00e9chantillons du dataset d&rsquo;entra\u00eenement.<\/p><p>Pour le nombre d&rsquo;\u00e9poques, il est possible de choisir une valeur enti\u00e8re entre un et l&rsquo;infini. Le traitement peut \u00eatre ex\u00e9cut\u00e9 ind\u00e9finiment et m\u00eame \u00eatre arr\u00eat\u00e9 par des crit\u00e8res autres qu&rsquo;un nombre pr\u00e9d\u00e9termin\u00e9 d&rsquo;\u00e9poques. Par exemple, le crit\u00e8re peut \u00eatre le <strong>taux d&rsquo;erreurs du mod\u00e8le<\/strong>.<\/p><p>La taille du batch et le nombre d&rsquo;\u00e9poques sont des <strong>hyperparam\u00e8tres de l&rsquo;algorithme d&rsquo;apprentissage<\/strong>, et doivent \u00eatre indiqu\u00e9s \u00e0 l&rsquo;algorithme. Ces param\u00e8tres doivent \u00eatre configur\u00e9s en testant de nombreuses valeurs pour d\u00e9terminer laquelle est optimale.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2473554 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"2473554\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"850\" height=\"450\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/batch-vs-epoch.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-180602\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/batch-vs-epoch.png 850w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/batch-vs-epoch-300x159.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/batch-vs-epoch-768x407.png 768w\" sizes=\"(max-width: 850px) 100vw, 850px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2310349 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2310349\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2e56fea elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2e56fea\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Comment choisir le nombre d'epochs ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-67be084 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"67be084\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Apr\u00e8s chaque it\u00e9ration du r\u00e9seau de neurones, les poids sont modifi\u00e9s. La courbe \u00e9volue <strong>de l&rsquo;underfitting \u00e0 l&rsquo;overfitting<\/strong>, en passant par l&rsquo;ajustement id\u00e9al. Le nombre d&rsquo;\u00e9poques est un hyperparam\u00e8tre devant \u00eatre d\u00e9cid\u00e9 avant le d\u00e9but de l&rsquo;entra\u00eenement.<\/p><p>Un nombre d&rsquo;\u00e9poques plus important ne permet pas forc\u00e9ment de meilleurs r\u00e9sultats. De mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale, le nombre de 11 \u00e9poques est id\u00e9al pour l&rsquo;entra\u00eenement sur la plupart des datasets.<\/p><p>L&rsquo;<strong>optimisation de l&rsquo;apprentissage<\/strong> est bas\u00e9e sur le processus it\u00e9ratif de descente graduelle. C&rsquo;est la raison pour laquelle une seule \u00e9poque ne suffit pas pour modifier les poids de fa\u00e7on optimale. Au contraire, une \u00e9poque de trop peut causer l&rsquo;overfitting du mod\u00e8le&#8230;<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b36ace6 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"b36ace6\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f8f30fc elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f8f30fc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Pourquoi est-ce essentiel en Machine Learning ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-323b63a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"323b63a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>L&rsquo;epoch est l&rsquo;une des notions cruciales du Machine Learning<\/strong>. Elle aide \u00e0 identifier le mod\u00e8le repr\u00e9sentant les donn\u00e9es de la mani\u00e8re la plus fid\u00e8le possible.<\/p><p>Le r\u00e9seau de neurones doit \u00eatre entra\u00een\u00e9 en se basant sur le nombre d&rsquo;\u00e9poques et la taille du batch indiqu\u00e9s \u00e0 l&rsquo;algorithme. Cet hyperparam\u00e8tre d\u00e9termine donc tout le d\u00e9roulement du processus.<\/p><p>Quoi qu&rsquo;il en soit, il n&rsquo;existe pas de recette secr\u00e8te ou de formule magique pour d\u00e9finir la valeur id\u00e9ale de chaque param\u00e8tre. Les Data Analysts n&rsquo;ont d&rsquo;autre choix que de <strong>tester une large vari\u00e9t\u00e9 de valeurs<\/strong> avant de choisir la plus adapt\u00e9e \u00e0 la r\u00e9solution du probl\u00e8me sp\u00e9cifique.<\/p><p>L&rsquo;une des m\u00e9thodes permettant de d\u00e9terminer le nombre d&rsquo;\u00e9poques appropri\u00e9 consiste \u00e0 surveiller les <strong>performances d&rsquo;apprentissage<\/strong> en comparant ce nombre avec le taux d&rsquo;erreurs du mod\u00e8le. La courbe d&rsquo;apprentissage est tr\u00e8s utile pour v\u00e9rifier si un mod\u00e8le est <strong>overfitting<\/strong>, <strong>underfitting<\/strong>, <strong>ou entra\u00een\u00e9 ad\u00e9quatement<\/strong>.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7946fb0 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7946fb0\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-959f86e e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"959f86e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bc6bb80 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"bc6bb80\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"755\" height=\"468\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/machine-learning-4.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-180613\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/machine-learning-4.png 755w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/machine-learning-4-300x186.png 300w\" sizes=\"(max-width: 755px) 100vw, 755px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-390bb7a e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"390bb7a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2b17aaf elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"2b17aaf\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"753\" height=\"473\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/machine-learning-2.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-180611\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/machine-learning-2.png 753w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/machine-learning-2-300x188.png 300w\" sizes=\"(max-width: 753px) 100vw, 753px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-40d445d e-con-full e-flex e-con\" data-id=\"40d445d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;full&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0774f02 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"0774f02\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"756\" height=\"483\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/machine-learning-3.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-180612\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/machine-learning-3.png 756w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/machine-learning-3-300x192.png 300w\" sizes=\"(max-width: 756px) 100vw, 756px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d51869f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d51869f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-02e39a1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"02e39a1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Comment suivre une formation Machine Learning ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a1f5e17 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a1f5e17\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>En r\u00e9sum\u00e9, l&rsquo;epoch est un terme utilis\u00e9 pour <strong>d\u00e9crire la fr\u00e9quence \u00e0 laquelle les donn\u00e9es d&rsquo;entra\u00eenements passent par l&rsquo;algorithme<\/strong>. C&rsquo;est l&rsquo;un des concepts essentiels du <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/machine-learning-tout-savoir\">Machine Learning<\/a>.<\/p><p>Afin d&rsquo;acqu\u00e9rir une expertise dans ce domaine, vous pouvez <strong>choisir DataScientest<\/strong>. Nos formations Data Scientist, Data Analyst et Machine Learning Engineer comportent toutes un module d\u00e9di\u00e9 au Machine Learning.<\/p><p>Vous d\u00e9couvrirez l&rsquo;<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/apprentissage-supervise\">apprentissage supervis\u00e9<\/a> et <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/apprentissage-non-supervise\">non-supervis\u00e9<\/a>, les techniques de classification, r\u00e9gression, clustering avec <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/tout-savoir-sur-scikit-learn\">scikit-learn<\/a>, ou encore le <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/text-mining-definition\">Text Mining<\/a>, les s\u00e9ries temporelles et la r\u00e9duction de dimension.<\/p><p>\u00c0 travers les autres modules de ces cursus, vous pouvez obtenir toutes les comp\u00e9tences requises pour <strong>devenir professionnel en Data Science<\/strong>. Vous pourrez exercer les m\u00e9tiers de Data Analyst, Data Scientist ou Machine Learning Engineer selon le parcours choisi.<\/p><p>Toutes <strong>nos formations s&rsquo;effectuent int\u00e9gralement \u00e0 distance via internet<\/strong>, et peuvent \u00eatre compl\u00e9t\u00e9es en Formation Continue ou en BootCamp. Notre approche innovante de <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/blended-learning\">Blended Learning<\/a> combine apprentissage \u00e0 distance sur une plateforme coach\u00e9e et Masterclass.<\/p><p>\u00c0 la fin du parcours, les apprenants re\u00e7oivent un <strong>certificat des Mines ParisTech PSL Executive Education<\/strong> et valident le bloc 3 de la certification RNCP 36129 \u00ab Chef de projet en intelligence artificielle \u00bb reconnu par l\u2019Etat. Vous pourrez aussi passer les examens pour <strong>obtenir les certifications Microsoft Certified Power Platform Fundamentals ou AWS Cloud Practitioner<\/strong>.<\/p><p>Enfin, pour le financement, notre organisme reconnu par l&rsquo;Etat est \u00e9ligible au <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/cpf-comment-utiliser-son-compte-personnel-de-formation\">Compte Personnel de Formation<\/a>. N&rsquo;attendez plus et d\u00e9couvrez DataScientest !<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d8b8573 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"d8b8573\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formations-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">D\u00e9couvrez nos formations en Data Science<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9c1afaf elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9c1afaf\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Vous savez tout sur l&rsquo;epoch dans le domaine du Machine Learning. Pour plus d&rsquo;informations sur le m\u00eame sujet, d\u00e9couvrez <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/machine-learning-tout-savoir\">notre dossier complet sur le Machine Learning<\/a> et <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/fonctionnement-des-reseaux-neurones\">notre dossier sur les r\u00e9seaux de neurones<\/a>.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9a2c82d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9a2c82d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c0e32e6 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"c0e32e6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Qu'est-ce qu'une Epoch ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Un cycle complet du jeu de donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement est consid\u00e9r\u00e9 comme une \u00ab \u00e9poque \u00bb dans le domaine du Machine Learning. Elle refl\u00e8te le nombre de passages de l\u2019algorithme au cours de la phase d\u2019entra\u00eenement.\r\nOn peut d\u00e9finir une epoch comme le nombre de passages d\u2019un dataset d\u2019entra\u00eenement par un algorithme. Un passage \u00e9quivaut \u00e0 un aller-retour.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Qu'est-ce qu'une it\u00e9ration ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Dans le domaine du Machine Learning, une it\u00e9ration indique le nombre de fois que les param\u00e8tres d\u2019un algorithme sont modifi\u00e9s. Les implications sp\u00e9cifiques d\u00e9pendent du contexte.\r\nEn g\u00e9n\u00e9ral, une it\u00e9ration d\u2019entra\u00eenement d\u2019un r\u00e9seau de neurones inclut le \u00ab batch processing \u00bb ou traitement de lot du dataset, le calcul de la fonction de co\u00fbt, la modification et la r\u00e9tropropagation de tous les facteurs de poids.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Qu'est-ce qu'un batch ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Les donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement sont d\u00e9compos\u00e9es en plusieurs petits \u00ab lots \u00bb ou \u00ab batches \u00bb en anglais. Le but est d\u2019\u00e9viter les probl\u00e8mes li\u00e9s \u00e0 un manque d\u2019espace de stockage.\r\nLes batches peuvent \u00eatre facilement utilis\u00e9s pour nourrir le mod\u00e8le de Machine Learning afin de l\u2019entra\u00eener. Ce processus de d\u00e9composition du dataset est appel\u00e9 \u00ab batch \u00bb.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Qu'est-ce que l'algorithme du gradient stochastique ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"L\u2019algorithme du gradient stochastique ou stochastic gradient descent (SGD) est un algorithme d\u2019optimisation. Il est utilis\u00e9 par les r\u00e9seaux de neurones dans le domaine du Deep Learning, afin d\u2019entra\u00eener les algorithmes de Machine Learning.\r\nLe r\u00f4le de cet algorithme est d\u2019identifier un ensemble de param\u00e8tres internes de mod\u00e8le d\u00e9passant les autres mesures de performances comme l\u2019erreur quadratique ou la perte de logarithme.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Une \u00ab epoch \u00bb ou \u00ab \u00e9poque \u00bb de Machine Learning d\u00e9signe un passage complet du jeu de donn\u00e9es d&rsquo;entra\u00eenement par l&rsquo;algorithme. D\u00e9couvrez tout ce que vous devez savoir sur cette notion essentielle de l&rsquo;apprentissage automatique. 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