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> Trouvez des liens vers des articles académiques, des exemples de rapports, des tutoriels et le dépôt GitHub de Sweeps pour approfondir vos connaissances.

# En savoir plus sur les sweeps

Cette page rassemble des ressources externes pour vous aider à approfondir votre connaissance de W\&B Sweeps. Vous y trouverez des références académiques, des exemples de projets partagés sous forme de W\&B Reports, un tutoriel pratique et le dépôt open source.

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  Articles académiques
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L’article suivant présente les fondements des algorithmes sur lesquels reposent les techniques d’optimisation des hyperparamètres utilisées dans Sweeps.

Li, Lisha, et al. « [Hyperband: A novel bandit-based approach to hyperparameter optimization.](https://arxiv.org/pdf/1603.06560.pdf) » *The Journal of Machine Learning Research* 18.1 (2017) : 6765-6816.

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  Expériences avec Sweeps
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Les W\&B Reports suivants présentent des projets consacrés à l'optimisation des hyperparamètres avec Sweeps.

* [Drought Watch Benchmark Progress](https://forge.coreweave.com/wandb/stacey/droughtwatch/reports/Drought-Watch-Benchmark-Progress--Vmlldzo3ODQ3OQ)
  * Description : élaboration d'une référence et exploration des soumissions au benchmark Drought Watch.
* [Tuning Safety Penalties in Reinforcement Learning](https://forge.coreweave.com/wandb/safelife/benchmark-sweeps/reports/Tuning-Safety-Penalties-in-Reinforcement-Learning---VmlldzoyNjQyODM)
  * Description : étude d'agents entraînés avec différentes pénalités d'effets de bord sur trois tâches distinctes : création de motifs, suppression de motifs et navigation.
* [Meaning and Noise in Hyperparameter Search with W\&B](https://forge.coreweave.com/wandb/stacey/pytorch_intro/reports/Meaning-and-Noise-in-Hyperparameter-Search--Vmlldzo0Mzk5MQ) [Stacey Svetlichnaya](https://wandb.ai/stacey)
  * Description : comment distinguer le signal de la paréidolie (motifs imaginaires) ? Cet article illustre les possibilités offertes par W\&B et vise à encourager une exploration plus approfondie.
* [Who is Them? Text Disambiguation with Transformers](https://forge.coreweave.com/wandb/stacey/winograd/reports/Who-is-Them-Text-Disambiguation-with-Transformers--VmlldzoxMDU1NTc)
  * Description : utilisation de Hugging Face pour explorer des modèles de compréhension du langage naturel.
* [DeepChem: Molecular Solubility](https://forge.coreweave.com/wandb/stacey/deepchem_molsol/reports/DeepChem-Molecular-Solubility--VmlldzoxMjQxMjM)
  * Description : prédiction de propriétés chimiques à partir de la structure moléculaire à l'aide de forêts aléatoires et de réseaux de neurones profonds.
* [Intro to MLOps: Hyperparameter Tuning](https://forge.coreweave.com/wandb/iamleonie/Intro-to-MLOps/reports/Intro-to-MLOps-Hyperparameter-Tuning--VmlldzozMTg2OTk3)
  * Description : découvrez pourquoi l'optimisation des hyperparamètres est essentielle et examinez trois algorithmes permettant de l'automatiser pour vos modèles de machine learning.

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  Guide pratique
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Le guide pratique suivant montre comment résoudre des problèmes concrets avec W\&B :

* [Sweeps avec XGBoost](https://github.com/wandb/examples/blob/master/examples/wandb-sweeps/sweeps-xgboost/xgboost_tune.py)
  * Description : comment utiliser Sweeps pour l’optimisation des hyperparamètres avec XGBoost.

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  Dépôt GitHub de Sweeps
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Cette section indique où trouver le code source de Sweeps et explique comment contribuer.

W\&B soutient l’open source et accueille volontiers les contributions de la communauté. Le code source est disponible dans le [dépôt GitHub de W\&B Sweeps](https://github.com/wandb/sweeps). Pour savoir comment contribuer au dépôt open source de W\&B, consultez les [consignes de contribution](https://github.com/wandb/wandb/blob/main/CONTRIBUTING.md) du dépôt GitHub de W\&B.


## Related topics

- [Démarrage rapide : instrumenter et tracer des fonctions](/fr/products/wandb/weave/quickstart.md)