Correction d’un modèle sans normalisation des données d’entrée

Scénario

Contexte : Un modèle TensorFlow converge lentement et donne des résultats instables. Le Problème : Les données d’entrée ne sont pas normalisées. Extrait logique actuelle : model.fit(raw_data, labels) Sans transformation préalable. Contraintes : Appliquer normalisation ou standardisation avant entraînement. Réentraîner modèle. Comparer convergence. Livrable attendu : Proposer une correction intégrant une étape de prétraitement adaptée.

Compétences ciblées