L'évaluation des modèles d'apprentissage profond est une partie essentielle de la gestion du cycle de vie des modèles. Alors que les modèles traditionnels ont excellé dans la fourniture de repères rapides pour les performances des modèles, ils échouent souvent à capturer les objectifs nuancés des applications du monde réel. Par exemple, un système de détection de fraude pourrait privilégier la minimisation des faux négatifs par rapport aux faux positifs, tandis qu'un modèle de diagnostic médical pourrait […]