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Il devra ensuite étudier les différentes techniques de compression des modèles de Deep Learning, comme le pruning ou encore la distillation. Après ce travail préliminaire, le ou la candidat(e) recruté(e) pourra tout d'abord fournir un travail bibliographique concernant l'évaluation des biais dans les modèles de Machine Learning. Il conviendra également de déterminer les origines du biais dans les dits modèles. Pour cela, il/elle pourra étudier les différentes métriques ainsi que les méthodes de compression de modèle de Deep Learning utilisé en NLP sur des benchmarks trouvés lors du travail bibliographique. Bien utiliser un appareil à biais - Confection Tendance. Plusieurs pistes sont proposées afin de traiter le problème en fonction des études préliminaires conduites sur les données mais aussi sur les modèles: génération de données et pour remédier au biais présent dans les modèles on pourra s'intéresser à cette tâche après compression par des approches basées l'apprentissage dans un contexte déséquilibré ou encore sur la fairness. L'objectif final étant de pouvoir débiaiser le processus de compression en lui même.
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