L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont passés de technologies expérimentales à des composants essentiels des stratégies commerciales modernes. Les entreprises qui créent et déploient efficacement des modèles d’IA/ML bénéficient d’un avantage concurrentiel significatif, mais la création d’un système d’IA entièrement fonctionnel est complexe et implique plusieurs étapes.
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont passés de technologies expérimentales à des composants essentiels des stratégies commerciales modernes. Les entreprises qui créent et déploient efficacement des modèles d’IA/ML bénéficient d’un avantage concurrentiel significatif, mais la création d’un système d’IA entièrement fonctionnel est complexe et implique plusieurs étapes.
Chaque étape, de la collecte de données brutes au déploiement d'un modèle final, exige une planification et une exécution minutieuses. Cet article explore les meilleures pratiques pour construire un pipeline IA/ML robuste, en vous guidant à chaque étape, de la collecte et du traitement des données au déploiement et à la surveillance du modèle.
Un pipeline ML/AI représente un ensemble de séquences bien organisées qui prennent des informations brutes et les traitent en conclusions ou en prévisions. Ce pipeline comprend généralement plusieurs étapes clés : acquisition de données, nettoyage des données, création d'un modèle, évaluation du modèle et mise en œuvre du modèle. Toutes les étapes sont importantes dans le processus visant à rendre l’IA/ML efficace pour qu’un système soit pleinement efficace.
Les erreurs à n'importe quelle étape entraînent des modèles médiocres ou un échec total du projet car l'ensemble du processus est itératif et sensible aux changements. Par conséquent, la connaissance de toutes les étapes du pipeline IA/ML est cruciale pour créer un système IA/ML performant, optimisable et durable afin d’atteindre les objectifs de l’organisation.
C'est pourquoi dans le monde de l'IA/ML, le pipeline est décrit comme votre feuille de route, ou comme nous l'avons vu précédemment, votre chaîne d'assemblage de données. Lorsqu’il n’existe pas de canaux, de flux de travail ou de méthodologie appropriés et bien coordonnés, les projets ont tendance à être déformés.
Le pipeline agit comme une feuille de route afin que chaque étape, de la collecte de données à la mise en œuvre, soit effectuée de manière ordonnée et efficace. Cette façon de structurer permet non seulement de gagner du temps mais également de réduire le nombre d'erreurs qui pourraient s'avérer fatales ultérieurement et nécessiter un temps supplémentaire pour les rectifier.
La qualité des données que vous alimentez dans votre modèle d'intelligence artificielle/apprentissage automatique détermine les performances d'un tel modèle.
La collecte de données est l'une des étapes vitales de l'ensemble du pipeline et constitue la base de toute la procédure. Les données utilisées ici constituent la base du reste du processus jusqu'à l'évaluation du modèle ; elles doivent donc être bonnes.
Lorsque vous vous préparez à vous lancer dans un processus de collecte de données, rédigez un énoncé du problème que vous souhaitez résoudre. Cela vous aidera à compiler des preuves qui comptent vraiment et sont suffisantes pour résoudre le problème en question.
Pour éviter d'introduire davantage de biais dans le modèle, collectez à partir d'autres sources, car cela rendra le modèle plus robuste. Lors du développement de votre modèle, la gamme permet de compléter vos données en se présentant sous diverses formes et vous aide à effectuer des prédictions de modèles efficaces.
Des données de faible qualité entraînent des modèles médiocres. Il est bon de mettre en place des mesures de nettoyage des données, par exemple en éliminant les redondances, en imputant les valeurs manquantes et en corrigeant les erreurs.
Il devrait y avoir des politiques spécifiques mises à jour sur la protection des données et des informations personnelles des utilisateurs, et notamment concernant le RGPD. Ceci est particulièrement évident lorsque l’on travaille avec de tels faits, car cela peut entraîner de graves complications.
Pour la collecte de données, il existe de nombreux outils disponibles qui peuvent également être classés comme des outils open source comme Scrapy pour le web scraping, ou des outils de gestion de données à grande échelle comme AWS DP.
Il a Il a été attesté que le processus de collecte de données peut être simplifié grâce à ces outils et qu'il y aura moins de compromis sur la qualité.
Cependant, une fois les données collectées, le processus suivant consiste à nettoyer les données afin de les préparer à l'analyse. Ce processus comporte trois étapes : nettoyer les ensembles de données, transformer les données et enfin structurer les données pour la modélisation. Cette étape est très importante car la qualité des données que vous introduisez dans votre modèle définit le résultat que vous obtiendrez.
Automatiser le nettoyage des données : néanmoins, le nettoyage manuel peut être un processus très volumineux et long qui est également associé à un risque élevé d'erreurs. Utilisez un package informatique et des scripts pour des activités telles que la troncature des valeurs extrêmes, l'imputation des valeurs manquantes et la standardisation des données.
Cela comprend l'amélioration des fonctionnalités actuelles d'un modèle ou le développement d'autres qui amélioreraient les performances. L’ingénierie des fonctionnalités n’est que parfois efficace et peut nécessiter une expertise pour savoir quelles fonctionnalités seront adaptées à la prédiction.
Assurez-vous que votre ensemble de validation reflète avec précision les données que votre modèle rencontrera dans les applications du monde réel. Cela permet d'évaluer les performances du modèle de manière plus réaliste.
Aucune métrique unique ne peut capturer tous les aspects des performances du modèle. Des mesures telles que l’exactitude, la précision, le rappel et le score F1 fournissent chacune des informations différentes. L'utilisation d'une combinaison de ces métriques donne une évaluation plus complète.
Comparez toujours votre modèle à un modèle de base plus simple pour vous assurer que la complexité du modèle que vous avez choisi est justifiée. Un modèle complexe devrait fonctionner bien mieux qu'un modèle simple.
Des outils comme Scikit-learn et TensorFlow offrent des fonctions intégrées pour calculer diverses mesures d'évaluation. De plus, des plates-formes telles que ML Flow peuvent aider à suivre et à comparer les performances de différents modèles.
Le déploiement de modèles est la dernière étape du pipeline IA/ML. C'est là que le modèle est intégré aux systèmes existants pour offrir une valeur réelle. Un déploiement réussi nécessite une planification minutieuse pour garantir que le modèle fonctionne correctement en production.
Les outils populaires pour le déploiement de modèles incluent Docker pour la conteneurisation, Kubernetes pour l'orchestration et Jenkins pour les pipelines CI/CD. Ces outils aident à rationaliser le processus de déploiement, garantissant que votre modèle est à la fois évolutif et fiable.
Construire un pipeline IA/ML robuste est un processus complexe mais gratifiant. En suivant les meilleures pratiques à chaque étape (collecte de données, prétraitement, formation de modèles, évaluation et déploiement), vous pouvez créer des pipelines efficaces, évolutifs et maintenables.
À mesure que les technologies d'IA/ML continuent d'évoluer, restez informé des dernières les tendances et les outils seront cruciaux pour votre réussite.
Que vous cherchiez à acquérir un avantage concurrentiel ou que vous souhaitiez créer des modèles de pointe, la maîtrise du pipeline IA/ML est essentielle pour libérer tout le potentiel de ces technologies transformatrices.
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