Comment ont-ils entraîné le modèle ? Y a-t-il eu du développement ?

L'entraînement du modèle comprend généralement la collecte et la préparation des données, le choix de l'algorithme, l'ajustement des paramètres et la vérification de la qualité.

Le développement du modèle se fait par amélioration itérative : ajout de nouvelles données, ajustement des hyperparamètres, modification de l'architecture ou de l'algorithme. La validation sur de nouvelles données est également importante pour évaluer la capacité de généralisation.

Par exemple, si un modèle de classification d'images a été initialement entraîné sur un ensemble limité, il est affiné avec un ensemble de données étendu pour améliorer la précision et la robustesse face à de nouvelles situations.