Machine Learning & DataProjet phare2025
BERT Fine-tuning
Fine-tuning de BERT pour des tâches de classification en traitement du langage naturel.
Contexte & problématique
Un modèle de langage pré-entraîné comme BERT est généraliste. Pour une tâche de classification précise, il faut l'adapter au domaine et aux données cibles.
Mon rôle
ML Engineer : préparation des données, fine-tuning et évaluation du modèle.
Solution & architecture
Préparation et tokenisation du corpus, fine-tuning de BERT avec la librairie Transformers, suivi des métriques d'entraînement et évaluation sur un jeu de test indépendant.
Résultats
Modèle BERT spécialisé sur la tâche cible
Pipeline de fine-tuning reproductible
Gain de performance par rapport au modèle de base
Stack technique
PythonBERTTransformersNLP
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