Optimisation avancée d’un modèle via recherche bayésienne d’hyperparamètres

Scénario

Contexte : Un modèle complexe nécessite optimisation fine pour atteindre les performances cibles. Le Problème : La recherche manuelle d’hyperparamètres est inefficace et coûteuse. Contraintes : Mettre en place recherche avancée (bayésienne ou random search). Intégrer validation croisée. Gérer coût computationnel élevé. Livrable attendu : Proposer une stratégie structurée d’optimisation avancée avec comparaison claire des résultats obtenus.

Compétences ciblées