Rencontre de Juin 2025: {Torch}, {tabnet} en R et apprentissage profond par usage
Rencontres
torch
Deep learning
La prochaine rencontre de R-Toulouse est prévue le jeudi 19 juin 2025 à 17h00, dans la salle de formation du Centre de Biologie Integrative de Toulouse (métro Université Paul Sabatier, ligne B).
La salle sera accessible à toutes et tous sur inscription, il faudra se présenter à l’accueil du bâtiment. Des pancartes R Toulouse seront idéalement placées pour vous guider.
** Attention** : pour des raisons de sécurité, l’inscription à ces rencontres est obligatoire pour pouvoir entrer au CBI: https://evento.renater.fr/survey/torch-tabnet-en-r-et-apprentissage-profond-par-usage-3buf6fik
La limite de la salle est de 20 personnes. Aussi, si vous vous êtes inscrit mais ne pouvez plus venir, pensez à nous avertir. Si la limite des 20 personnes est atteinte mais que vous souhaitiez néanmoins participer, n’hésitez pas à nous en faire part.
Programme
{Torch}, {tabnet} en R et apprentissage profond par usage. par Christophe Regouby (Airbus).
R offre une interface native à l’environnement d’apprentissage profond torch. Et au-delà, au mlverse, un univers très complet de paquetages pour adapter les données tabulaires, les images, les textes, les modèles publics du hub huggingface, et bien d’autres. Venez découvrir cet univers par l’usage, par un atelier pratique qui couvrira tout d’abord les généralités de torch avec les avantages et les inconvénients de cette librairie, incluant les arcanes de l’installation sur vos GPUs, la manipulation de tenseurs, etc. On entrera en profondeur dans les modèles {tabnet} de classification ou de régression sur des données tabulaires, leur entraînement et leur optimisation, l’intégration dans l’environnement {tidymodels}, la gestion des valeurs manquantes… On basculera ensuite dans le monde des modèles de langage avec le réentraînement de GPT-2 sur votre machine, l’usage et la modification des grands modèles de langage d’huggingface, le fine-tunning d’un LLM par l’ajout d’un LoRA. On évoquera enfin le monde de la vision par ordinateur avec l’entraînement d’un modèle de segmentation d’image. L’atelier inclut la théorie strictement nécessaire et beaucoup de pratique pour apprendre à tirer le meilleur parti des ressources matérielles disponibles tout en utilisant des modèles à l’état de l’art.
