Formation sur le modèle d'apprentissage automatique : guide complet pour les entreprises

Publié: 2024-02-06

En 2016, Microsoft a lancé un chatbot IA nommé Tay. Il était censé plonger dans des conversations en temps réel sur Twitter, maîtriser le jargon et devenir plus intelligent à chaque nouvelle conversation.

Cependant, l'expérience a mal tourné car des utilisateurs malveillants ont rapidement exploité les capacités d'apprentissage du chatbot. Quelques heures après son lancement, Tay a commencé à publier des tweets offensants et inappropriés, reflétant le langage négatif qu'il avait appris des utilisateurs.

Les tweets de Tay sont devenus viraux, attirant beaucoup d'attention et nuisant à la réputation de Microsoft. L’incident a mis en évidence les dangers potentiels du déploiement de modèles d’apprentissage automatique (ML) dans des environnements réels et non contrôlés. L'entreprise a dû présenter des excuses publiques et fermer Tay, reconnaissant les défauts de sa conception.

Avance rapide jusqu'à aujourd'hui, et nous voilà en train d'examiner l'importance d'une formation appropriée sur le modèle ML - ce qui aurait pu sauver Microsoft de cette tempête de relations publiques.

Alors, attachez-vous ! Voici votre guide de formation sur les modèles ML de la société de développement d'apprentissage automatique ITRex.

Formation sur les modèles d'apprentissage automatique : comment différentes approches de l'apprentissage automatique façonnent le processus de formation

Commençons par ceci : il n’existe pas d’approche unique du ML. La manière dont vous entraînez un modèle ML dépend de la nature de vos données et des résultats que vous visez.

Jetons un coup d'œil rapide à quatre approches clés du ML et voyons comment chacune façonne le processus de formation.

Enseignement supervisé

Dans l'apprentissage supervisé, l'algorithme est formé sur un ensemble de données étiqueté, apprenant à mapper les données d'entrée à la sortie correcte. Un ingénieur guide un modèle à travers un ensemble de problèmes résolus avant que le modèle puisse en résoudre de nouveaux par lui-même.

Exemple : considérons un modèle d'apprentissage supervisé chargé de classer des images de chats et de chiens. L'ensemble de données étiqueté comprend des images étiquetées avec les étiquettes correspondantes (chat ou chien). Le modèle affine ses paramètres pour prédire avec précision les étiquettes de nouvelles images inédites.

Apprentissage non supervisé

Ici, au contraire, l’algorithme plonge dans des données non étiquetées et recherche lui-même des modèles et des relations. Il regroupe des points de données similaires et découvre des structures cachées.

Exemple : pensez à entraîner un modèle ML pour la clusterisation des clients dans un ensemble de données de commerce électronique. Le modèle examine les données clients et distingue des groupes de clients distincts en fonction de leur comportement d'achat.

Apprentissage semi-supervisé

L’apprentissage semi-supervisé est la solution intermédiaire qui combine des éléments d’apprentissage supervisé et non supervisé. Avec une petite quantité de données étiquetées et un plus grand pool de données non étiquetées, l’algorithme trouve un équilibre. C'est le choix pragmatique lorsque les ensembles de données entièrement étiquetés sont rares.

Exemple : Imaginez un scénario de diagnostic médical dans lequel les données étiquetées (cas avec résultats connus) sont limitées. L’apprentissage semi-supervisé exploiterait une combinaison de données patient étiquetées et un plus grand pool de données patient non étiquetées, améliorant ainsi ses capacités de diagnostic.

Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement est un équivalent algorithmique des essais et des erreurs. Un modèle interagit avec un environnement, prend des décisions et reçoit des commentaires sous forme de récompenses ou de pénalités. Au fil du temps, il affine sa stratégie pour maximiser les récompenses cumulées.

Exemple : envisagez de former un modèle d'apprentissage automatique pour un drone autonome. Le drone apprend à naviguer dans un environnement en recevant des récompenses pour une navigation réussie et des pénalités en cas de collision. Au fil du temps, elle affine sa politique pour naviguer plus efficacement.

Bien que chaque approche de ML nécessite une séquence sur mesure unique et l'accent mis sur certaines étapes, il existe un ensemble d'étapes de base qui sont largement applicables à diverses méthodes.

Dans la section suivante, nous vous guidons à travers cette séquence.

Formation au modèle d'apprentissage automatique : étape par étape

Identifier les opportunités et définir la portée du projet

Cette étape implique non seulement de déchiffrer le problème commercial en question, mais également d’identifier les opportunités dans lesquelles le ML peut exploiter son pouvoir de transformation.

Commencez par collaborer avec les principales parties prenantes, notamment les décideurs et les experts du domaine, pour acquérir une compréhension globale des défis et des objectifs de l'entreprise.

Ensuite, articulez clairement le problème spécifique que vous souhaitez résoudre en formant un modèle de ML et assurez-vous qu'il s'aligne sur les objectifs commerciaux plus larges.

Ce faisant, méfiez-vous de toute ambiguïté. Des énoncés de problèmes ambigus peuvent conduire à des solutions erronées. Il est crucial de clarifier et de préciser le problème afin d'éviter toute erreur d'orientation lors des étapes ultérieures. Par exemple, optez pour « augmenter l'engagement des utilisateurs sur l'application mobile de 15 % grâce à des recommandations de contenu personnalisées au cours du prochain trimestre » au lieu de « augmenter l'engagement des utilisateurs » : c'est quantifié, ciblé et mesurable.

La prochaine étape que vous pouvez franchir le plus tôt possible lors de la phase de définition du périmètre consiste à évaluer la disponibilité et la qualité des données pertinentes.

Identifiez les sources de données potentielles qui peuvent être exploitées pour résoudre le problème. Supposons que vous souhaitiez prédire le taux de désabonnement des clients dans un service par abonnement. Vous devrez évaluer les enregistrements d'abonnement des clients, les journaux d'utilisation, les interactions avec les équipes d'assistance et l'historique de facturation. En dehors de cela, vous pouvez également vous tourner vers les interactions sur les réseaux sociaux, les enquêtes de satisfaction auprès des clients et les indicateurs économiques externes.

Enfin, évaluez la faisabilité de l’application des techniques de ML au problème identifié. Tenir compte des contraintes techniques (par exemple, capacité de calcul et vitesse de traitement de l'infrastructure existante), de ressources (par exemple, expertise et budget disponibles) et liées aux données (par exemple, considérations relatives à la confidentialité et à l'accessibilité des données).

Découverte, validation et prétraitement des données

La base d’une formation réussie sur un modèle ML réside dans des données de haute qualité. Explorons les stratégies de découverte, de validation et de prétraitement des données.

Découverte de données

Avant de vous lancer dans la formation de modèles ML, il est essentiel d'acquérir une compréhension approfondie des données dont vous disposez. Cela implique d'explorer la structure, les formats et les relations au sein des données.

Qu’implique exactement la découverte de données ?

Analyse exploratoire des données (EDA), où vous découvrez les modèles, les corrélations et les valeurs aberrantes au sein de l'ensemble de données disponible, ainsi que visualisez les statistiques et les distributions clés pour obtenir des informations sur les données.

Imaginez une entreprise de vente au détail souhaitant optimiser sa stratégie de prix. Dans la phase EDA, vous approfondissez les données de ventes historiques. Grâce à des techniques de visualisation telles que des nuages de points et des histogrammes, vous découvrez une forte corrélation positive entre les périodes promotionnelles et l'augmentation des ventes. De plus, l’analyse révèle des valeurs aberrantes pendant les périodes de vacances, indiquant des anomalies potentielles nécessitant une enquête plus approfondie. Ainsi, l’EDA permet de saisir la dynamique des modèles de ventes, les corrélations et les comportements aberrants.

Identification des fonctionnalités, où vous identifiez les fonctionnalités qui contribuent de manière significative au problème en question. Vous considérez également la pertinence et l’importance de chaque fonctionnalité pour atteindre l’objectif commercial fixé.

En s'appuyant sur l'exemple ci-dessus, l'identification des fonctionnalités peut impliquer de reconnaître les aspects qui ont un impact sur les ventes. Grâce à une analyse minutieuse, vous pouvez identifier des fonctionnalités telles que les catégories de produits, les niveaux de tarification et les données démographiques des clients en tant que contributeurs potentiels. Ensuite, vous considérez la pertinence de chaque fonctionnalité. Par exemple, vous remarquez que la catégorie de produits peut avoir une importance variable pendant les périodes promotionnelles. Ainsi, l'identification des fonctionnalités garantit que vous entraînez le modèle d'apprentissage automatique sur des attributs ayant un impact significatif sur le résultat souhaité.

Échantillonnage de données, où vous utilisez des techniques d'échantillonnage pour obtenir un sous-ensemble représentatif des données pour l'exploration initiale. Pour le commerce de détail de l'exemple ci-dessus, l'échantillonnage des données devient essentiel. Supposons que vous utilisiez un échantillonnage aléatoire pour extraire un sous-ensemble représentatif de données de ventes sur différentes périodes. Vous assurez ainsi une représentation équilibrée des périodes normales et promotionnelles.

Vous pouvez ensuite appliquer un échantillonnage stratifié pour garantir que chaque catégorie de produits est représentée proportionnellement. En explorant ce sous-ensemble, vous obtenez des informations préliminaires sur les tendances des ventes, ce qui vous permet de prendre des décisions éclairées sur les phases ultérieures du parcours de formation du modèle ML.

La validation des données

L'importance d'une validation robuste des données pour la formation du modèle ML ne peut être surestimée. Il garantit que les informations introduites dans le modèle sont exactes, complètes et cohérentes. Cela contribue également à favoriser un modèle plus fiable et à atténuer les biais.

Au stade de la validation des données, vous évaluez minutieusement l’intégrité des données et identifiez tout écart ou anomalie susceptible d’avoir un impact sur les performances du modèle. Voici les étapes exactes à suivre :

Contrôles de la qualité des données, où vous (1) recherchez les valeurs manquantes dans toutes les fonctionnalités et identifiez les stratégies appropriées pour leur suppression ; (2) garantir la cohérence du format et des unités des données, en minimisant les écarts pouvant avoir un impact sur la formation du modèle ; (3) identifier et gérer les valeurs aberrantes qui pourraient fausser la formation du modèle ; et (4) vérifier l'adéquation logique des données.
Vérification croisée, où vous vérifiez les données par rapport aux connaissances du domaine ou à des sources externes pour valider leur exactitude et leur fiabilité.

Prétraitement des données

Le prétraitement des données garantit que le modèle est formé sur un ensemble de données propre, cohérent et représentatif, améliorant ainsi sa généralisation à de nouvelles données invisibles. Voici ce que vous faites pour y parvenir :

Gestion des données manquantes : identifiez les valeurs manquantes et mettez en œuvre des stratégies telles que l'imputation ou la suppression en fonction de la nature des données et du problème commercial à résoudre.
Détection et traitement des valeurs aberrantes : utilisez des méthodes statistiques pour identifier et gérer les valeurs aberrantes, en vous assurant qu'elles n'ont pas d'impact sur le processus d'apprentissage du modèle.
Normalisation, standardisation : mettre à l'échelle les caractéristiques numériques dans une plage standard (par exemple en utilisant la normalisation du score Z), garantissant la cohérence et empêchant certaines caractéristiques d'en dominer d'autres.
Encodage : convertissez les données dans un format cohérent (par exemple via un encodage à chaud ou des intégrations de mots).
Ingénierie des fonctionnalités : dérivez de nouvelles fonctionnalités ou modifiez celles existantes pour améliorer la capacité du modèle à capturer des modèles pertinents dans les données.

Lors de la préparation des données pour la formation du modèle d'apprentissage automatique, il est important de trouver un équilibre entre la conservation des informations précieuses dans l'ensemble de données et la résolution des imperfections ou anomalies inhérentes présentes dans les données. Trouver un mauvais équilibre peut entraîner la perte par inadvertance d'informations précieuses, limitant ainsi la capacité du modèle à apprendre et à généraliser.

Adoptez des stratégies qui corrigent les imperfections tout en minimisant la perte de données significatives. Cela peut impliquer un traitement minutieux des valeurs aberrantes, une imputation sélective ou l’examen de méthodes de codage alternatives pour les variables catégorielles.

Ingénierie des données

Dans les cas où les données sont insuffisantes, l’ingénierie des données entre en jeu. Vous pouvez compenser le manque de données grâce à des techniques telles que l'augmentation et la synthèse des données. Entrons dans les détails :

Augmentation des données : cela implique la création de nouvelles variations ou instances de données existantes en appliquant diverses transformations sans altérer la signification inhérente. Par exemple, pour les données d’image, l’augmentation peut inclure la rotation, le retournement, le zoom ou la modification de la luminosité. Pour les données textuelles, les variations peuvent impliquer la paraphrase ou l’introduction de synonymes. Ainsi, en élargissant artificiellement l’ensemble de données grâce à l’augmentation, vous introduisez le modèle dans une gamme plus diversifiée de scénarios, améliorant ainsi sa capacité à fonctionner sur des données invisibles.
Synthèse de données : cela implique de générer des instances de données entièrement nouvelles qui correspondent aux caractéristiques de l'ensemble de données existant. Les données synthétiques peuvent être créées à l'aide de modèles d'IA génératifs, de simulations ou en tirant parti des connaissances du domaine pour générer des exemples plausibles. La synthèse des données est particulièrement utile dans les situations où il est difficile d’obtenir davantage de données réelles.

Choisir un algorithme optimal

Le travail sur les données est terminé. La prochaine étape du processus de formation des modèles ML concerne les algorithmes. Choisir un algorithme optimal est une décision stratégique qui influence les performances et la précision de votre futur modèle.

Il existe plusieurs algorithmes de ML populaires, chacun étant adapté à un ensemble spécifique de tâches.

Régression linéaire : applicable pour prédire un résultat continu basé sur les caractéristiques d'entrée. Il est idéal pour les scénarios dans lesquels une relation linéaire existe entre les caractéristiques et la variable cible – par exemple, prédire le prix d'une maison en fonction de caractéristiques telles que la superficie en pieds carrés, le nombre de chambres et l'emplacement.
Arbres de décision : capables de gérer à la fois des données numériques et catégorielles, ce qui les rend adaptés aux tâches nécessitant des limites de décision claires – par exemple, déterminer si un e-mail est du spam ou non en fonction de caractéristiques telles que l'expéditeur, l'objet et le contenu.
Forêt aléatoire : approche d'apprentissage d'ensemble qui combine plusieurs arbres de décision pour une plus grande précision et robustesse, ce qui la rend efficace pour des problèmes complexes – par exemple, prédire le taux de désabonnement des clients à l'aide d'une combinaison de données d'utilisation historiques et de données démographiques des clients.
Machines à vecteurs de support (SVM) : efficaces pour les scénarios dans lesquels des limites de décision claires sont cruciales, en particulier dans les espaces de grande dimension comme l'imagerie médicale. Un exemple de tâche à laquelle les SVM pourraient être appliqués consiste à classer les images médicales comme cancéreuses ou non cancéreuses sur la base de diverses caractéristiques extraites des images.
K-voisins les plus proches (KNN) : en s'appuyant sur la proximité, KNN effectue des prédictions basées sur la classe majoritaire ou la moyenne des points de données proches. Cela rend KNN adapté au filtrage collaboratif dans les systèmes de recommandation, où il peut suggérer des films à un utilisateur en fonction des préférences des utilisateurs ayant un historique de visionnage similaire.
Réseaux de neurones : excellent dans la capture de modèles et de relations complexes, les rendant applicables à diverses tâches complexes, notamment la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel.

Voici les facteurs qui influencent le choix d'un algorithme pour la formation de modèles ML.

Nature du problème : le type de problème, qu'il s'agisse d'une classification, d'une régression, d'un regroupement ou autre.
Taille et complexité de l'ensemble de données : les ensembles de données volumineux peuvent bénéficier d'algorithmes bien évolutifs, tandis que les structures de données complexes peuvent nécessiter des modèles plus sophistiqués.
Exigences d'interprétabilité : certains algorithmes offrent une plus grande interprétabilité, ce qui est crucial pour les scénarios où la compréhension des décisions du modèle est primordiale.

Formation sur le modèle d'apprentissage automatique

Au stade de la formation du modèle, vous entraînez et ajustez les algorithmes pour des performances optimales. Dans cette section, nous vous guiderons à travers les étapes essentielles du processus de formation du modèle.

Commencez par diviser votre ensemble de données en trois parties : ensembles de formation, de validation et de test.

Ensemble d'entraînement : ce sous-ensemble de données est la principale source d'enseignement du modèle. Il est utilisé pour entraîner le modèle ML, lui permettant d'apprendre des modèles et des relations entre les entrées et les sorties. En règle générale, l'ensemble de formation comprend la plus grande partie des données disponibles.
Ensemble de validation : cet ensemble de données permet d'évaluer les performances du modèle pendant l'entraînement. Il est utilisé pour affiner les hyperparamètres et évaluer la capacité de généralisation du modèle.
Ensemble de test : cet ensemble de données sert d'examen final pour le modèle. Il comprend de nouvelles données que le modèle n'a pas rencontrées lors de la formation ou de la validation. L'ensemble de tests fournit une estimation des performances possibles du modèle dans des scénarios réels.

Après avoir exécuté les algorithmes sur l'ensemble de données de test, vous obtenez une première compréhension des performances du modèle et passez au réglage des hyperparamètres.

Les hyperparamètres sont des configurations prédéfinies qui guident le processus d'apprentissage du modèle. Quelques exemples d'hyperparamètres peuvent être le taux d'apprentissage, qui contrôle la taille des pas pendant la formation, ou la profondeur d'un arbre de décision dans une forêt aléatoire. L'ajustement des hyperparamètres permet de trouver le « réglage » parfait pour le modèle.

Évaluation et validation du modèle

Pour garantir les performances optimales du modèle, il est important de l’évaluer par rapport aux métriques définies. En fonction de la tâche à accomplir, vous pouvez opter pour un ensemble spécifique de mesures. Ceux couramment utilisés dans la formation de modèles d’apprentissage automatique sont les suivants.

La précision quantifie l'exactitude globale des prédictions du modèle et illustre sa compétence générale.
Précision et rappel, où le premier se concentre sur l'exactitude des prédictions positives, garantissant que chaque fois que le modèle revendique un résultat positif, il le fait correctement, et le second évalue la capacité du modèle à capturer toutes les instances positives dans l'ensemble de données.
F1 score cherche à trouver un équilibre entre précision et rappel. Il fournit une valeur numérique unique qui capture les performances du modèle. Comme la précision et le rappel montrent souvent un compromis (pensez : l’amélioration de l’une de ces mesures se fait généralement au détriment de l’autre), le score F1 offre une mesure unifiée qui prend en compte les deux aspects.
L'AUC-ROC, ou la zone située sous la caractéristique de fonctionnement du récepteur, reflète la capacité du modèle à distinguer les classes positives et négatives.
Les « métriques de distance » quantifient la différence, ou la « distance » entre les valeurs prédites et les valeurs réelles. Des exemples de « mesures de distance » sont l’erreur quadratique moyenne (MSE), l’erreur absolue moyenne (MAE) et le R-carré.

Production/déploiement et mise à l’échelle du modèle

Une fois qu'un modèle ML a été formé et validé, la prochaine étape critique est le déploiement : mettre le modèle en action dans un environnement réel. Cela implique d’intégrer le modèle dans l’infrastructure commerciale existante.
Les aspects clés du déploiement de modèles à prendre en compte sont les suivants.

Évolutivité

Le modèle déployé doit être conçu pour gérer différentes charges de travail et s'adapter aux changements de volume de données. L'évolutivité est cruciale, en particulier dans les scénarios où le modèle est censé traiter de grandes quantités de données en temps réel.

Surveillance et maintenance

Une surveillance continue est essentielle après le déploiement. Cela implique de suivre les performances du modèle dans des conditions réelles, de détecter tout écart ou dégradation de la précision et de résoudre rapidement les problèmes. Une maintenance régulière garantit que le modèle reste efficace à mesure que l'environnement commercial évolue.

Boucles de rétroaction

L'établissement de boucles de rétroaction est essentiel pour une amélioration continue. La collecte de commentaires sur les prédictions du modèle dans le monde réel permet aux data scientists d'affiner et d'améliorer le modèle au fil du temps.

Surmonter les défis de la formation de modèles d'apprentissage automatique

Décomposons les spécificités de la formation d'un modèle ML en explorant un exemple concret. Ci-dessous, nous documentons notre parcours dans la création d'un miroir de fitness intelligent révolutionnaire doté de capacités d'IA, dans l'espoir de vous donner un aperçu du côté pratique de l'apprentissage automatique.

Partageons d'abord un peu de contexte. Alors que la pandémie de COVID fermait les salles de sport et alimentait l’essor du fitness à domicile, notre client a imaginé une solution révolutionnaire : un miroir de fitness intelligent qui agirait comme un coach personnel. Il capturerait les mouvements des utilisateurs, fournirait des conseils en temps réel et élaborerait des plans d'entraînement personnalisés.

Pour donner vie à cette fonctionnalité, nous avons conçu et formé un modèle ML propriétaire. En raison de la nature complexe de la solution, le processus de formation du modèle ML n'a pas été simple. Nous avons été confrontés à quelques difficultés que nous avons néanmoins surmontées avec succès. Jetons un coup d'œil aux plus remarquables.

Assurer la diversité des données de formation

Pour former un modèle hautement performant, nous devions nous assurer que l'ensemble de données de formation était diversifié, représentatif et exempt de biais. Pour y parvenir, notre équipe a mis en œuvre des techniques de prétraitement des données, notamment la détection et la suppression des valeurs aberrantes.

De plus, pour compenser les lacunes potentielles de l'ensemble de données et améliorer sa diversité, nous avons tourné des vidéos personnalisées présentant des personnes faisant de l'exercice dans divers environnements, sous différentes conditions d'éclairage et avec divers équipements d'exercice.

En augmentant notre ensemble de données avec ces nombreuses séquences vidéo, nous avons enrichi la compréhension du modèle, lui permettant de s'adapter plus efficacement aux scénarios du monde réel.

2. Naviguer dans la complexité algorithmique du modèle

Un autre défi que nous avons rencontré consistait à concevoir et à former un modèle d'apprentissage profond capable de suivre et d'interpréter avec précision les mouvements des utilisateurs.

Nous avons mis en œuvre une détection de profondeur pour capturer le mouvement en fonction de repères anatomiques. Ce n’était pas une mince affaire ; cela nécessitait un traitement précis et une reconnaissance de points de repère.

Après une première série de formations, nous avons continué à affiner les algorithmes en incorporant des techniques avancées de vision par ordinateur, telles que la squelettisation (pensez : transformer la silhouette de l'utilisateur en une structure squelettique simplifiée pour une identification efficace des points de repère) et le suivi (garantir la cohérence de la reconnaissance des points de repère). dans le temps, vital pour maintenir la précision tout au long de l'exercice dynamique).

3. Assurer une connectivité et une intégration transparentes des appareils IoT

Comme le miroir de fitness suit non seulement les mouvements du corps, mais également les poids avec lesquels les utilisateurs s'entraînent, nous avons introduit des capteurs adhésifs sans fil fixés sur des équipements individuels.

Nous devions garantir une connectivité ininterrompue entre les capteurs et le miroir, ainsi que permettre la synchronisation des données en temps réel. Pour cela, nous avons mis en œuvre des protocoles de transfert de données optimisés et développé des stratégies de gestion des erreurs pour résoudre les problèmes potentiels dans la transmission des données. De plus, nous avons utilisé des techniques d'optimisation de la bande passante pour faciliter une communication rapide, cruciale pour la synchronisation en temps réel lors des exercices dynamiques.

4. Implémenter la reconnaissance vocale

La fonctionnalité de reconnaissance vocale du miroir de fitness a ajouté une couche interactive, permettant aux utilisateurs de contrôler et d'interagir avec l'appareil via des commandes vocales.

Pour permettre aux utilisateurs d'interagir avec le système, nous avons mis en place un microphone à commande vocale avec une liste fixe de commandes liées à la condition physique et une technologie de reconnaissance vocale capable d'apprendre de nouveaux mots et de comprendre les nouvelles invites données par l'utilisateur.

Le défi était que les utilisateurs s'entraînaient souvent dans des environnements domestiques avec du bruit ambiant, ce qui rendait difficile pour le système de reconnaissance vocale de comprendre avec précision les commandes. Pour relever ce défi, nous avons mis en œuvre des algorithmes de suppression du bruit et affiné le modèle de reconnaissance vocale pour améliorer la précision dans des conditions bruyantes.

Tendances futures en matière de formation de modèles d'apprentissage automatique

Le paysage du ML évolue et une tendance notable qui promet de remodeler le processus de formation des modèles ML est l'apprentissage automatique automatisé, ou AutoML. AutoML offre une approche plus accessible et efficace pour développer des modèles ML.

Il permet d'automatiser une grande partie du flux de travail décrit ci-dessus, permettant même à ceux qui n'ont pas une expertise approfondie en ML d'exploiter la puissance du ML.

Voici comment AutoML est configuré pour influencer le processus de formation ML.

Accessibilité pour tous : AutoML démocratise le ML en simplifiant les complexités impliquées dans la formation des modèles. Des personnes issues de divers horizons, et pas seulement des data scientists chevronnés, peuvent tirer parti des outils AutoML pour créer des modèles puissants.
Efficacité et rapidité : le cycle de développement ML traditionnel peut être gourmand en ressources et en temps. AutoML rationalise ce processus en automatisant des tâches telles que l'ingénierie des fonctionnalités, la sélection d'algorithmes et le réglage des hyperparamètres. Cela accélère le cycle de vie du développement du modèle, le rendant plus efficace et plus réactif aux besoins de l'entreprise.
Optimisation sans expertise : les algorithmes AutoML excellent dans l'optimisation des modèles sans avoir besoin d'une expertise approfondie. Ils explorent de manière itérative différentes combinaisons d’algorithmes et d’hyperparamètres, à la recherche du modèle le plus performant. Cela permet non seulement de gagner du temps, mais garantit également que le modèle est affiné pour des performances optimales.
Apprentissage continu et adaptation : les systèmes AutoML intègrent souvent des aspects d'apprentissage continu, s'adaptant aux changements dans les modèles de données et aux exigences de l'entreprise au fil du temps. Cette adaptabilité garantit que les modèles restent pertinents et efficaces dans des environnements dynamiques.

Si vous souhaitez maximiser le potentiel de vos données avec le ML, contactez-nous. Nos experts vous guideront tout au long de la formation sur les modèles ML, de la planification du projet à la production du modèle.

Cet article a été initialement publié sur le site ITRex