Comprendre les différences entre les architectures.

Identifier les critères de sélection adaptés.

Choisir l'architecture appropriée pour un modèle génératif.

Acquérir des compétences en collecte de données.

Maîtriser le prétraitement des données.

Comprendre les paramètres d'entraînement.

Appliquer des techniques pour éviter le surapprentissage.

Maîtriser le réglage fin des modèles.

Utiliser les frameworks pour affiner les modèles.

Intégrer des modèles génératifs dans les systèmes actuels.

Utiliser des outils pour la gestion efficace des modèles.

Assurer le suivi des performances des modèles déployés.

Comprendre la visualisation des données

Analyser le reporting des performances

Interpréter les résultats des modèles génératifs