Скачать или смотреть 👀 PyTorch : Prédictions d’un modèle non entraîné VS vraies données !

Dans ce short, on découvre une étape super importante dans tout projet machine learning avec PyTorch : visualiser les prédictions d’un modèle avant son entraînement. C’est une pratique simple mais puissante pour comprendre à quoi ressemble un modèle non entraîné, et pourquoi l’apprentissage est essentiel.

🔍 Ce que tu verras dans la vidéo :
✅ 1. Création du modèle
On commence par définir un modèle de régression linéaire avec nn.Module, sans l'entraîner. À ce stade, les poids sont initialisés de manière aléatoire, donc les prédictions sont... un peu dans tous les sens 😅

✅ 2. Passage en mode évaluation avec model.eval()
Avant de faire les prédictions, on s’assure que le modèle est en mode éval pour désactiver certains comportements spécifiques à l’entraînement (comme le dropout).

✅ 3. Utilisation de torch.inference_mode()
Ce contexte permet de faire des prédictions sans calculer les gradients, ce qui améliore les performances et réduit la consommation mémoire :


model.eval()
with torch.inference_mode():
y_preds = model(X)
✅ 4. Visualisation : prédictions VS données réelles
On trace les données réelles sous forme de points (par exemple en bleu) et la droite prédite par le modèle (en rouge). On observe que la prédiction initiale ne correspond pas du tout aux données, ce qui est normal et attendu !

🧠 Pourquoi c’est utile ?
🔹 Vérification visuelle du bon fonctionnement du modèle : avant même d’entraîner, on s’assure que le pipeline est bien en place
🔹 Meilleure compréhension du comportement d’un modèle non entraîné
🔹 Point de départ clair pour comparer les résultats avant/après entraînement
🔹 Étape souvent oubliée qui permet pourtant de gagner du temps dans le débogage

📈 Ce qu’on apprend :
📌 Que les poids aléatoires ne donnent pas de bonnes prédictions
📌 Qu’un modèle "vierge" n’a aucune idée de la vraie relation entre X et y
📌 Que l’apprentissage va permettre à la droite de se rapprocher des points réels
📌 Que l’évaluation visuelle est un outil puissant pour suivre la progression

📺 Voir la vidéo complète ici :
👉    • COURS 02 | PyTorch Workflow : Régression L...  
Dans cette vidéo, tu découvriras tout le workflow complet avec PyTorch pour un projet de régression linéaire, étape par étape.
C’est idéal pour les débutants comme pour ceux qui veulent consolider leurs bases !

🔥 Et après ça ? Tu pourras observer comment le modèle s’améliore progressivement au fil des époques d’entraînement jusqu’à coller parfaitement aux données. Une démonstration visuelle du pouvoir du Deep Learning 💥

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