Reprise du message précédent :
J'ai l'impression que tout le monde s'en tape du train - val - test qu'on nous a enseigné en école
 
L'IA moderne c'est prendre toutes les données possibles et train aussi longtemps que ton budget GPU te le permet
 
Ensuite la commu teste ton modèle sur différents benchmarks
 
C'est un truc que je faisais depuis longtemps à mon taf, jvoyais pas pk je devais me faire chier à split localement alors qu'on a des milliers et des milliers de samples de test dans des datasets isolés pour le regulatory (FDA etc)
 
Tu train sur tout et tu balances ça sur le test direct basta
 
Avis éclairés ?

Si vraiment t'es chaud tu train sur le test aussi et tu test en live en production / déploiement client

Mais comment tu choisis ton meilleur modèle si t'as pas fait une validation sur le val avant le test ?
 
Si tu choisis ton meilleir modèle sur le test, alors la performance que tu évolus est pas representative d'une vraie performance