L'apprentissage automatique (ML) est une technologie puissante qui permet aux ordinateurs d'apprendre à faire des prédictions et des décisions sans être explicitement programmés. Dans tout projet ML, il est crucial de choisir le bon modèle ML pour la tâche spécifique.
Cet article vous apprend à choisir correctement un modèle de ML à travers les étapes suivantes :
Avant de choisir un modèle de machine learning, il est crucial de définir exactement le problème et résultats attendus, qui peuvent mieux correspondre au modèle approprié.
Pour définir le problème, considérez ces trois points :
Définir le problème et les résultats souhaités est une étape importante dans le processus de choix du bon modèle ML.
Une fois que vous avez défini le problème et les résultats souhaités, l'étape suivante consiste à sélectionner les mesures de performance. Les mesures de performances mesurent la capacité d'un modèle ML à atteindre les résultats attendus.
Il est important de choisir des mesures de performances qui correspondent au résultat souhaité, la mesure appropriée dépendra du problème spécifique que vous essayez de résoudre et du résultat souhaité. Certaines mesures de performances courantes incluent :
Évaluez et comparez efficacement les performances de différents modèles de ML en choisissant des mesures de performances qui correspondent aux résultats souhaités.
Cette étape consiste à explorer différents types de modèles. Chaque type de modèle présente ses propres avantages et inconvénients.
Voici quelques exemples de types de modèles ML courants :
Modèles linéaires : les modèles linéaires effectuent des prédictions basées sur une combinaison linéaire de caractéristiques d'entrée. Ils sont simples et rapides à former, mais ne conviennent pas aux tâches plus complexes. Des exemples de modèles linéaires incluent la régression linéaire et la régression logistique.
Arbres de décision : les arbres de décision font des prédictions basées sur une série de décisions prises à l'aide d'une structure arborescente. Ils sont faciles à comprendre et à interpréter, mais peuvent ne pas être aussi précis que d'autres modèles pour certaines tâches.
Réseau neuronal : Le réseau neuronal est un modèle inspiré de la structure et du fonctionnement du cerveau humain. Ils sont capables d’apprendre des modèles complexes dans les données, mais sont difficiles à former et à interpréter. Des exemples de réseaux de neurones incluent les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et les réseaux de neurones récurrents (RNN).
Modèle d'ensemble : un modèle d'ensemble est un modèle qui combine les prédictions de plusieurs modèles individuels. Ils améliorent souvent les performances d'un modèle unique, mais nécessitent beaucoup plus de calculs que les autres types de modèles. Des exemples de modèles d'ensemble incluent les forêts aléatoires et l'augmentation du gradient.
Lorsque vous décidez du type de modèle à utiliser, tenez compte de la complexité de la tâche, de la quantité et de la qualité des données disponibles, ainsi que de la précision de prédiction requise.
La taille et la qualité des données disponibles pour l'entraînement peuvent avoir un impact significatif sur les performances de votre modèle ML.
Si vous disposez d'une grande quantité de données de haute qualité, vous pouvez utiliser des modèles plus complexes pour apprendre des modèles complexes dans les données, ce qui peut améliorer la précision des prédictions. Lorsque les données sont limitées, vous devez utiliser des modèles plus simples ou trouver des moyens d'améliorer la qualité des données pour obtenir de bonnes performances.
Il existe plusieurs façons d'améliorer la qualité des données :
Nettoyage des données : la suppression des erreurs, des incohérences ou des valeurs manquantes dans les données peut améliorer la qualité des données.
Ingénierie des fonctionnalités : créer de nouvelles fonctionnalités à partir de données existantes ou combiner des fonctionnalités existantes de manière significative peut aider les modèles à apprendre des modèles plus complexes dans les données.
Augmentation des données : la génération de points de données supplémentaires basés sur des données existantes peut augmenter la taille de l'ensemble de données et améliorer les performances du modèle.
Par conséquent, il est important d'équilibrer la complexité du modèle avec la taille et la qualité des données.
Si le modèle utilisé est trop complexe pour les données disponibles, il peut être surajusté, ce qui signifie qu'il fonctionnera bien sur les données d'entraînement mais pas sur les données non entraînées. Et si vous utilisez un modèle trop simple, il risque de ne pas être suffisamment adapté, ce qui signifie qu'il ne pourra pas apprendre suffisamment les modèles des données pour faire des prédictions précises.
Cette étape implique la formation et le test de plusieurs modèles ML différents à l'aide de mesures de performances sélectionnées.
Pour former et tester des modèles ML, les données doivent être divisées en ensembles de formation et de test. L'ensemble d'entraînement est utilisé pour entraîner le modèle et l'ensemble de test est utilisé pour évaluer les performances du modèle sur des données invisibles. Pour comparer les performances de différents modèles, vous pouvez calculer des mesures de performances pour chaque modèle sur l'ensemble de test, puis comparer les résultats pour déterminer quel modèle fonctionne le mieux.
Il est important de noter que les performances d'un modèle ML sont affectées par de nombreux facteurs, notamment le choix du modèle, les hyperparamètres du modèle, ainsi que la taille et la qualité des données. Par conséquent, essayer quelques modèles et paramètres d’hyperparamètres différents peut aider à trouver le modèle le plus performant.
Après avoir sélectionné le modèle le plus performant, vous pouvez encore améliorer ses performances en ajustant les hyperparamètres du modèle. Le réglage fin des hyperparamètres d'un modèle peut impliquer l'ajustement du taux d'apprentissage du modèle, du nombre de couches dans le réseau neuronal ou d'autres paramètres spécifiques au modèle. Le processus de réglage fin des hyperparamètres est souvent appelé optimisation des hyperparamètres ou réglage des hyperparamètres.
Il existe plusieurs méthodes différentes pour le réglage des hyperparamètres, notamment le réglage manuel, la recherche sur grille et la recherche aléatoire.
Réglage manuel : réglez manuellement les hyperparamètres et évaluez les performances du modèle sur l'ensemble de validation. Il s'agit d'un processus long, mais qui nous permet de contrôler entièrement les hyperparamètres et de comprendre l'impact de chaque hyperparamètre sur les performances du modèle.
Recherche de grille : cela implique de spécifier une grille d'hyperparamètres pour rechercher et évaluer les performances du modèle pour chaque combinaison d'hyperparamètres.
Recherche aléatoire : échantillonnez des combinaisons aléatoires d'hyperparamètres et évaluez les performances du modèle pour chaque combinaison. Bien que moins coûteuse en calcul que la recherche par grille, la combinaison optimale d'hyperparamètres peut ne pas être trouvée.
En affinant les hyperparamètres du modèle choisi, il est possible d'améliorer encore ses performances et d'atteindre le niveau de précision de prédiction souhaité.
Une fois le déploiement de votre modèle ML terminé, il est temps de surveiller les performances du modèle et d'effectuer des mises à jour pour garantir que le modèle conserve sa précision au fil du temps.
Il y a plusieurs considérations clés en matière de maintenance du modèle :
Dérive des données : la dérive des données se produit lorsque la distribution des données change au fil du temps. Si le modèle n'est pas entraîné sur la nouvelle distribution de données, cela entraînera une précision réduite du modèle. Pour atténuer la dérive des données, il peut être nécessaire de recycler le modèle sur de nouvelles données ou de mettre en œuvre un système d'apprentissage continu qui met à jour le modèle en fonction de nouvelles données.
Dégradation du modèle : la dégradation du modèle se produit lorsque les performances d'un modèle diminuent progressivement au fil du temps. Cela est dû à divers facteurs, notamment des changements dans la distribution des données, des changements dans les problèmes commerciaux ou l'introduction d'une nouvelle concurrence. Pour atténuer la dégradation du modèle, il peut être nécessaire de recycler périodiquement le modèle ou de mettre en œuvre un système d'apprentissage continu.
Surveillance du modèle : surveillez régulièrement votre modèle pour vous assurer qu'il atteint toujours le niveau de précision requis. Cela peut être fait à l'aide de métriques, telles que les métriques de performances utilisées pour évaluer les modèles lors de la sélection du modèle. Si les performances d'un modèle commencent à se dégrader, des mesures correctives peuvent devoir être prises, telles que le recyclage du modèle ou l'ajustement des hyperparamètres.
La maintenance du modèle est un processus continu et cette étape est essentielle à la réussite de tout projet ML réussi. En surveillant régulièrement les performances de votre modèle et en le mettant à jour, vous pouvez vous assurer que votre modèle reste précis et continue de fournir de la valeur même au fil du temps.
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