Comparatif des architectures IA
Toutes les architectures ne se valent pas : un modèle convolutionnel (CNN) excelle dans l'image, tandis qu'un Transformer domine le traitement du langage naturel (NLP).
| Architecture | Usage Principal | Précision (Top-1) | Latence |
|---|---|---|---|
| MLP (Perceptron) | Données tabulaires | 84.2 % | 2 ms |
| CNN (ResNet) | Vision par ordinateur | 93.8 % | 18 ms |
| RNN / LSTM | Séries temporelles | 88.6 % | 25 ms |
| Transformer | Texte & Multimodal | 97.1 % | 64 ms |
Journal d'entraînement en temps réel
Exemple de terminal de logs d'une IA utilisant une zone à défilement contrôlé :
[INFO] Epoch 1/10 - loss: 0.6541 - accuracy: 0.6120 - val_loss: 0.5820 [INFO] Epoch 2/10 - loss: 0.5123 - accuracy: 0.7340 - val_loss: 0.4610 [INFO] Epoch 3/10 - loss: 0.4011 - accuracy: 0.8210 - val_loss: 0.3890 [INFO] Epoch 4/10 - loss: 0.3129 - accuracy: 0.8845 - val_loss: 0.3105 [INFO] Epoch 5/10 - loss: 0.2450 - accuracy: 0.9120 - val_loss: 0.2640 [INFO] Epoch 6/10 - loss: 0.1980 - accuracy: 0.9350 - val_loss: 0.2210 [INFO] Epoch 7/10 - loss: 0.1540 - accuracy: 0.9510 - val_loss: 0.1950 [INFO] Epoch 8/10 - loss: 0.1210 - accuracy: 0.9630 - val_loss: 0.1740 [INFO] Epoch 9/10 - loss: 0.0980 - accuracy: 0.9720 - val_loss: 0.1620 [INFO] Epoch 10/10 - loss: 0.0750 - accuracy: 0.9840 - val_loss: 0.1490 [STATUS] Entraînement terminé. Poids sauvegardés dans 'model_v1.weights'.