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Le Neural Architecture Search est une technique d’optimisation qui automatise la conception des architectures de réseaux de neurones. Au lieu de s’appuyer sur des décisions manuelles pour concevoir une architecture, NAS utilise des algorithmes pour explorer un grand espace de modèles possibles et trouver celui qui offre les meilleures performances. Par exemple, NAS a été utilisé pour découvrir des architectures de deep learning performantes pour la reconnaissance d’images, souvent surpassant les conceptions manuelles.
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