Que sont les points de contrôle dans l’apprentissage automatique et comment fonctionnent-ils ?

Les points de contrôle sont un mécanisme utilisé dans l'apprentissage automatique pour évaluer les performances d'un modèle pendant la formation. Ils sont utilisés pour enregistrer l'état actuel du modèle et ses poids, afin que le processus de formation puisse reprendre ultérieurement au même point. Cela peut être utile pour plusieurs raisons :

1. Formation de grands modèles : la formation des grands modèles peut prendre beaucoup de temps et il peut ne pas être possible de les former en continu. En utilisant des points de contrôle, vous pouvez enregistrer la progression du modèle à certains moments de l'entraînement, puis continuer l'entraînement plus tard sans avoir à recommencer depuis le début.
2. Débogage du modèle : si vous remarquez que votre modèle ne fonctionne pas correctement, vous pouvez utiliser des points de contrôle pour identifier le point de la formation où le problème a commencé, puis essayer différentes approches pour résoudre le problème.
3. Amélioration du modèle : vous pouvez utiliser des points de contrôle pour comparer les performances de différents modèles ou hyperparamètres et choisir le meilleur.
4. Apprentissage par transfert : les points de contrôle peuvent être utilisés pour enregistrer les poids d'un modèle pré-entraîné, afin que vous puissiez l'affiner pour une nouvelle tâche sans avoir à repartir de zéro.

En pratique, les points de contrôle sont créés en enregistrant les poids du modèle et d'autres informations pertinentes (telles que la valeur de la fonction de perte) à certains moments de la formation. Cela peut être fait manuellement ou à l'aide d'outils automatisés tels que la classe `ModelCheckpoint` de TensorFlow en Python.

Voici un exemple de la façon de créer un point de contrôle dans TensorFlow :
```
importer tensorflow en tant que tf

# Créer un modèle
model = tf.keras.models .Sequential([...])

# Compilez le modèle avec une fonction de perte et un optimiseur
model.compile(loss='mse', optimiseur='adam')

# Créer un point de contrôle
checkpoint = tf.train.Checkpoint(model= model, save_steps=500)

# Entraîner le modèle
pour i dans la plage (1000) :
# Entraîner le modèle en une étape
entrées, sorties = generate_data()
prédictions = model.predict(inputs)
loss = model.loss(inputs , sorties)
optimiseur.minimize(loss)
checkpoint.save_path = 'ckpt/step_{:d}'.format(i)
checkpoint.save(model)
```
Dans cet exemple, l'objet `checkpoint` est créé avec la classe `tf.train.Checkpoint`, et l'argument `save_steps` spécifie que le point de contrôle doit être enregistré toutes les 500 étapes de formation. L'attribut `save_path` de l'objet `checkpoint` est utilisé pour spécifier le chemin où le point de contrôle doit être enregistré.