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Un flux de travail d¡¯apprentissage machine est le processus syst¨¦matique de d¨¦veloppement, d¡¯entra?nement, d¡¯¨¦valuation et de d¨¦ploiement de mod¨¨les d¡¯apprentissage machine. Il comprend une s¨¦rie d¡¯¨¦tapes qui guident les praticiens tout au long du cycle de vie d¡¯un projet d¡¯apprentissage machine, de la d¨¦finition des probl¨¨mes au d¨¦ploiement de solutions.?

Pourquoi les flux de travail d¡¯apprentissage machine sont-ils importants??

Les flux de travail d¡¯apprentissage machine aident ¨¤?:?

• Clart¨¦ et concentration?: Un flux de travail bien d¨¦fini permet de d¨¦finir clairement les objectifs, les r?les et les responsabilit¨¦s du projet afin que tous les membres de l¡¯¨¦quipe soient align¨¦s et concentr¨¦s sur l¡¯obtention des r¨¦sultats souhait¨¦s et pr¨¦vus.
• Efficacit¨¦ et productivit¨¦?: Un flux de travail structur¨¦ fournit une approche syst¨¦matique pour s¡¯attaquer ¨¤ des projets d¡¯apprentissage machine complexes. Cela permet d¡¯am¨¦liorer l¡¯efficacit¨¦ et la productivit¨¦, car cela facilite l¡¯organisation des t?ches, la gestion des ressources et le suivi efficace des progr¨¨s.
• Assurance qualit¨¦?: ³¢¡¯utilisation d¡¯un flux de travail structur¨¦ vous aide ¨¤ ex¨¦cuter syst¨¦matiquement chaque ¨¦tape du processus d¡¯apprentissage machine, ce qui permet d¡¯identifier et de r¨¦soudre les probl¨¨mes potentiels d¨¨s le d¨¦but du cycle de vie du projet.
• Reproductibilit¨¦ et ¨¦volutivit¨¦?: Un flux de travail bien d¨¦fini documente toutes les ¨¦tapes prises pendant le processus de d¨¦veloppement, ce qui facilite la r¨¦plication des r¨¦sultats et fournit un cadre que vous pouvez adapter et r¨¦utiliser pour de futurs projets.
• Gestion des risques?: Les flux de travail d¡¯apprentissage machine am¨¦liorent la gestion des risques en identifiant les risques et les incertitudes potentiels d¨¨s le d¨¦but du cycle de vie du projet, ce qui vous permet de mettre en ?uvre des strat¨¦gies d¡¯att¨¦nuation proactives qui r¨¦duisent les risques de d¨¦faillance du projet.

Quelles sont les ¨¦tapes types du flux de travail de l¡¯apprentissage machine??

Un flux de travail d¡¯apprentissage machine classique comprend les ¨¦tapes suivantes?:

D¨¦finition du probl¨¨me, o¨´ vous d¨¦finissez clairement le probl¨¨me ¨¤ r¨¦soudre et ¨¦tablissez les objectifs du projet. Cette ¨¦tape consiste ¨¤ comprendre le contexte commercial, ¨¤ identifier les sources de donn¨¦es pertinentes et ¨¤ d¨¦finir des indicateurs de performance cl¨¦s.

Collecte et pr¨¦traitement des donn¨¦es, o¨´ vous rassemblez les donn¨¦es n¨¦cessaires ¨¤ partir de diff¨¦rentes sources et les pr¨¦traitez pour vous assurer qu¡¯elles sont propres, coh¨¦rentes et pr¨ºtes pour l¡¯analyse. Cette ¨¦tape peut impliquer des t?ches telles que le nettoyage des donn¨¦es, l¡¯ing¨¦nierie des fonctionnalit¨¦s et la transformation des donn¨¦es.

³¢¡¯analyse exploratoire des donn¨¦es (EDA ), qui vous permet d¡¯explorer les donn¨¦es pour obtenir des informations et identifier les sch¨¦mas, les tendances et les relations. ³¢¡¯EDA aide ¨¤ comprendre les caract¨¦ristiques des donn¨¦es et ¨¤ ¨¦clairer les d¨¦cisions concernant la s¨¦lection des fonctionnalit¨¦s, la s¨¦lection des mod¨¨les et les strat¨¦gies de pr¨¦traitement des donn¨¦es.

S¨¦lection et formation des mod¨¨les?: vous choisissez les algorithmes et techniques d¡¯apprentissage machine appropri¨¦s en fonction des exigences du probl¨¨me et des caract¨¦ristiques des donn¨¦es, vous formez les mod¨¨les s¨¦lectionn¨¦s ¨¤ l¡¯aide des donn¨¦es pr¨¦par¨¦es et vous ¨¦valuez leurs performances ¨¤ l¡¯aide de mesures d¡¯¨¦valuation appropri¨¦es.

?valuation et r¨¦glage des mod¨¨les , o¨´ vous ¨¦valuez les performances des mod¨¨les entra?n¨¦s ¨¤ l¡¯aide de techniques de validation telles que les m¨¦thodes de validation crois¨¦e et de r¨¦glage des hyperparam¨¨tres pour optimiser les performances du mod¨¨le.

Le d¨¦ploiement et la surveillance du mod¨¨le, o¨´ vous d¨¦ployez le mod¨¨le entra?n¨¦ dans l¡¯environnement de production, l¡¯int¨¨grent dans les syst¨¨mes existants, surveillent les performances du mod¨¨le dans des sc¨¦narios r¨¦els et le mettent ¨¤ jour si n¨¦cessaire pour garantir une efficacit¨¦ continue.

Int¨¦ressons-nous un peu plus en d¨¦tail ¨¤ chacune de ces ¨¦tapes.?

D¨¦finition du probl¨¨me

Pour d¨¦finir le probl¨¨me?:

1. Comprendre vos objectifs commerciaux

La premi¨¨re ¨¦tape de la d¨¦finition du probl¨¨me consiste ¨¤ comprendre les objectifs plus larges de l¡¯entreprise. Cela implique de collaborer ¨¦troitement avec les parties prenantes pour identifier les principaux d¨¦fis commerciaux ou les opportunit¨¦s que vous souhaitez aborder avec l¡¯apprentissage machine.

2. Formuler un ¨¦nonc¨¦ de probl¨¨me

En fonction de ces objectifs commerciaux, ¨¦crivez un ¨¦nonc¨¦ clair et concis du probl¨¨me. Cette d¨¦claration doit pr¨¦ciser ce qui doit ¨ºtre pr¨¦vu, class¨¦ ou optimis¨¦, et comment il s¡¯aligne sur vos objectifs commerciaux globaux. Il doit ¨¦galement tenir compte de facteurs tels que la disponibilit¨¦ des donn¨¦es, la faisabilit¨¦ et l¡¯impact potentiel.

3. D¨¦finir des crit¨¨res de r¨¦ussite

D¨¦finissez des crit¨¨res de r¨¦ussite mesurables ou des indicateurs cl¨¦s de performance (KPI) que vous pouvez utiliser pour ¨¦valuer les performances de la solution d¡¯apprentissage machine. Elles doivent ¨ºtre align¨¦es sur l¡¯¨¦nonc¨¦ du probl¨¨me et les r¨¦sultats commerciaux souhait¨¦s.

4. Identifier les exigences et les contraintes en mati¨¨re de donn¨¦es

Identifier les exigences en mati¨¨re de donn¨¦es pour r¨¦soudre le probl¨¨me, y compris les types de donn¨¦es (structur¨¦es ou non structur¨¦es), les sources, les consid¨¦rations de qualit¨¦ et toutes les contraintes r¨¦glementaires ou ¨¦thiques li¨¦es ¨¤ l¡¯utilisation des donn¨¦es. Comprendre les limites et les contraintes des donn¨¦es d¨¨s le d¨¦part vous aidera ¨¤ d¨¦finir des attentes r¨¦alistes et ¨¤ planifier des strat¨¦gies d¡¯acquisition et de pr¨¦traitement des donn¨¦es.

5. ?valuation des risques

R¨¦aliser une ¨¦valuation pr¨¦liminaire des risques pour identifier les risques et les difficult¨¦s potentiels associ¨¦s ¨¤ la d¨¦finition du probl¨¨me. Cela inclut les risques li¨¦s ¨¤ la qualit¨¦ des donn¨¦es, ¨¤ la complexit¨¦ des mod¨¨les, ¨¤ l¡¯interpr¨¦tabilit¨¦, ¨¤ la conformit¨¦ r¨¦glementaire et ¨¤ l¡¯impact commercial. ³¢¡¯¨¦laboration de strat¨¦gies d¡¯att¨¦nuation des risques d¨¨s le d¨¦but du projet peut aider ¨¤ relever ces d¨¦fis de mani¨¨re proactive.

6. Documenter la d¨¦finition du probl¨¨me

Enfin, documentez la d¨¦finition du probl¨¨me, y compris l¡¯¨¦nonc¨¦ du probl¨¨me, les crit¨¨res de r¨¦ussite, les exigences en mati¨¨re de donn¨¦es, la port¨¦e, les contraintes et les conclusions de l¡¯¨¦valuation des risques. Cette documentation vous servira de r¨¦f¨¦rence pour toutes les parties prenantes impliqu¨¦es et contribuera ¨¤ assurer l¡¯alignement tout au long du flux de travail d¡¯apprentissage machine.

Collecte de donn¨¦es

La collecte de donn¨¦es pertinentes pour votre projet d¡¯apprentissage machine est une ¨¦tape importante qui peut avoir un impact significatif sur les performances et les r¨¦sultats du mod¨¨le.?

Voici le processus ¨¦tape par ¨¦tape de collecte des donn¨¦es et des conseils pour en garantir la fiabilit¨¦ et la qualit¨¦?:

1. D¨¦finir des objectifs

D¨¦finissez clairement les objectifs de votre projet d¡¯apprentissage machine. Comprendre les questions auxquelles vous souhaitez r¨¦pondre et les probl¨¨mes que vous souhaitez r¨¦soudre. Cela vous aidera ¨¤ collecter les informations les plus pertinentes.

2. Identifier les sources de donn¨¦es

D¨¦terminez o¨´ vous pouvez trouver les donn¨¦es dont vous avez besoin. Les sources de donn¨¦es peuvent varier en fonction de la nature de votre projet, mais les sources courantes sont les suivantes?:?

• Sites Web tels que Kaggle, UCI Machine Learning Repository et bases de donn¨¦es gouvernementales.?

• API?: De nombreuses organisations proposent des API pour acc¨¦der ¨¤ leurs donn¨¦es par programmation.

• Web scraping?: Extraire des donn¨¦es de sites Web ¨¤ l¡¯aide d¡¯outils tels que Beautiful Soup ou Scrapy.

• Bases de donn¨¦es internes?: Le cas ¨¦ch¨¦ant, utilisez les donn¨¦es stock¨¦es dans les bases de donn¨¦es de votre organisation.

• Enqu¨ºtes ou entretiens?: Collectez des donn¨¦es directement aupr¨¨s d¡¯utilisateurs ou d¡¯experts du domaine par le biais d¡¯enqu¨ºtes ou d¡¯entretiens.

3. ?valuer la qualit¨¦ des donn¨¦es

Avant de collecter des donn¨¦es, ¨¦valuez leur qualit¨¦ pour vous assurer qu¡¯elles sont adapt¨¦es ¨¤ votre projet. Tenez compte des facteurs suivants?:

• ³¢¡¯exactitude des donn¨¦es, Les donn¨¦es sont-elles exemptes d¡¯erreurs ou d¡¯incoh¨¦rences??

• ·¡³æ³ó²¹³Ü²õ³Ù¾±±¹¾±³Ù¨¦?: ³¢¡¯ensemble de donn¨¦es couvre-t-il toutes les variables et tous les enregistrements n¨¦cessaires??

• °ä´Ç³ó¨¦°ù±ð²Ô³¦±ð?: Les valeurs des donn¨¦es sont-elles coh¨¦rentes entre les diff¨¦rentes sources ou p¨¦riodes??

• Pertinence?: Les donn¨¦es comprennent-elles les informations n¨¦cessaires pour atteindre vos objectifs??

• ¸é²¹±è¾±»å¾±³Ù¨¦?: Les donn¨¦es sont-elles ¨¤ jour et pertinentes pour votre analyse??

• M¨¦thodes de collecte de donn¨¦es?: Avez-vous choisi les m¨¦thodes appropri¨¦es pour collecter vos donn¨¦es en fonction de la source de donn¨¦es??

4. Documenter les sources de donn¨¦es et les ¨¦tapes de traitement

Tenir ¨¤ jour une documentation exhaustive des sources de donn¨¦es, des m¨¦thodes de collecte, des ¨¦tapes de pr¨¦traitement et de toute transformation appliqu¨¦e aux donn¨¦es. Cette documentation est essentielle ¨¤ la transparence, ¨¤ la reproductibilit¨¦ et ¨¤ la collaboration.

5. It¨¦rer

La collecte de donn¨¦es est un processus it¨¦ratif. Lorsque vous analysez les donn¨¦es et affinez votre mod¨¨le, vous pouvez avoir besoin de donn¨¦es suppl¨¦mentaires ou d¡¯ajustements de vos ensembles de donn¨¦es existants. ?valuez en permanence la pertinence et la qualit¨¦ de vos donn¨¦es pour am¨¦liorer la pr¨¦cision et l¡¯efficacit¨¦ de votre mod¨¨le d¡¯apprentissage machine.

Pr¨¦traitement des donn¨¦es

Le pr¨¦traitement des donn¨¦es est le processus de pr¨¦paration des donn¨¦es brutes pour l¡¯analyse dans le cadre de projets d¡¯apprentissage machine et de science des donn¨¦es. Il s¡¯agit de nettoyer, transformer et organiser les donn¨¦es pour s¡¯assurer qu¡¯elles sont adapt¨¦es ¨¤ la mod¨¦lisation et ¨¤ l¡¯analyse. Elle contribue ¨¦galement ¨¤ la qualit¨¦ des donn¨¦es, ¨¤ l¡¯ing¨¦nierie des fonctionnalit¨¦s, aux performances des mod¨¨les et ¨¤ la compatibilit¨¦ des donn¨¦es.?

Voici quelques aspects cl¨¦s du pr¨¦traitement des donn¨¦es et des instructions sur la gestion des donn¨¦es manquantes, des valeurs aberrantes et de la normalisation des donn¨¦es?:

1. Gestion des donn¨¦es manquantes

Commencez par identifier les colonnes ou les entit¨¦s avec des valeurs manquantes dans le jeu de donn¨¦es. Ensuite, en fonction de la nature des donn¨¦es manquantes, choisissez une m¨¦thode d¡¯imputation appropri¨¦e, telle que la moyenne, la m¨¦diane, le mode, ou utilisez des mod¨¨les pr¨¦dictifs pour remplir les valeurs manquantes. Dans les cas o¨´ les valeurs manquantes sont trop nombreuses ou ne peuvent pas ¨ºtre imput¨¦es de mani¨¨re fiable, envisagez de supprimer des lignes ou des colonnes contenant des donn¨¦es manquantes. Pour les entit¨¦s cat¨¦gorielles, envisagez d¡¯ajouter une nouvelle cat¨¦gorie pour repr¨¦senter les valeurs manquantes ou d¡¯utiliser des techniques comme l¡¯imputation en mode pour les variables cat¨¦gorielles.

2. Gestion des valeurs aberrantes

Pour g¨¦rer les valeurs aberrantes?:

• Utilisez des m¨¦thodes statistiques telles que des diagrammes ¨¤ cases, des Z-scores ou un IQR (intervalle interquartile) pour identifier les valeurs aberrantes dans les donn¨¦es num¨¦riques.
• Supprimez les valeurs extr¨ºmes du jeu de donn¨¦es.
• Limitez les valeurs extr¨ºmes en les rempla?ant par les valeurs non aberrantes les plus proches.
• Appliquer des transformations telles que la transformation logarithmique, la transformation racine carr¨¦e ou la transformation Box-Cox pour rendre les donn¨¦es plus distribu¨¦es normalement et r¨¦duire l¡¯impact des valeurs aberrantes.
• Consultez des experts du domaine pour valider les valeurs aberrantes qui peuvent repr¨¦senter des anomalies ou des erreurs r¨¦elles dans les donn¨¦es.

3. Normalisation des donn¨¦es

Les ¨¦tapes de normalisation des donn¨¦es sont les suivantes?:

a. Standardisation (normalisation du score Z)?: Transformez les caract¨¦ristiques num¨¦riques pour obtenir une moyenne de 0 et un ¨¦cart type de 1. Il permet de faire ¨¦voluer les fonctionnalit¨¦s vers une plage similaire, ce qui les rend comparables.

b. ?volutivit¨¦ min-max?: Faites ¨¦voluer les fonctionnalit¨¦s vers une plage sp¨¦cifique, g¨¦n¨¦ralement comprise entre 0 et 1, en pr¨¦servant les relations relatives entre les points de donn¨¦es.

c. ?volutivit¨¦ robuste?: Utilisez des techniques d¡¯¨¦volution robustes comme RobustScaler, qui adapte les donn¨¦es en fonction de la m¨¦diane et de la plage interquartile, ce qui les rend moins sensibles aux valeurs aberrantes.

Ing¨¦nierie des fonctionnalit¨¦s

³¢¡¯ing¨¦nierie des fonctionnalit¨¦s consiste ¨¤ transformer les donn¨¦es brutes dans un format plus adapt¨¦ ¨¤ la mod¨¦lisation. Il se concentre sur la cr¨¦ation de nouvelles fonctionnalit¨¦s, la s¨¦lection de fonctionnalit¨¦s importantes et la transformation des fonctionnalit¨¦s existantes pour am¨¦liorer les performances des mod¨¨les d¡¯apprentissage machine. ³¢¡¯ing¨¦nierie des fonctionnalit¨¦s est tr¨¨s importante pour la pr¨¦cision des mod¨¨les, la r¨¦duction des surajustements et l¡¯am¨¦lioration de la capacit¨¦ de g¨¦n¨¦ralisation des mod¨¨les.

Voici quelques explications et exemples de techniques d¡¯ing¨¦nierie courantes?:

Encodage ¨¤ chaud

³¢¡¯encodage ¨¤ chaud convertit les variables cat¨¦gorielles en un format num¨¦rique qui peut ¨ºtre introduit dans les algorithmes d¡¯apprentissage machine. Il cr¨¦e des colonnes binaires pour chaque cat¨¦gorie, avec un 1 indiquant la pr¨¦sence de la cat¨¦gorie et un 0 dans le cas contraire. Prenons l¡¯exemple d¡¯une fonction ??Couleur?? avec les cat¨¦gories ??Rouge??, ??Vert?? et ??Bleu??. Apr¨¨s un encodage ¨¤ chaud, cette fonctionnalit¨¦ serait transform¨¦e en trois fonctions binaires?: ??Is_Red??, ??Is_Green?? et ??Is_Blue??, o¨´ chaque caract¨¦ristique repr¨¦sente la pr¨¦sence de cette couleur.

Mise ¨¤ l¡¯¨¦chelle des fonctionnalit¨¦s

La mise ¨¤ l¡¯¨¦chelle des fonctionnalit¨¦s permet d¡¯adapter les fonctionnalit¨¦s num¨¦riques ¨¤ une ¨¦chelle ou ¨¤ une plage similaire. Il permet aux algorithmes de converger plus rapidement et emp¨ºche les fonctionnalit¨¦s de plus grande ampleur de dominer pendant l¡¯entra?nement. Les techniques d¡¯¨¦volution courantes incluent la standardisation et la min-max mentionn¨¦es ci-dessus.?

R¨¦duction de dimensionnalit¨¦

Les techniques de r¨¦duction de dimensionnalit¨¦ r¨¦duisent le nombre de fonctionnalit¨¦s tout en conservant la plupart des informations pertinentes. Cela permet de r¨¦duire la complexit¨¦ de calcul, d¡¯am¨¦liorer les performances du mod¨¨le et d¡¯¨¦viter la dimensionnalit¨¦.

Extraction de fonctionnalit¨¦s

³¢¡¯extraction de fonctionnalit¨¦s consiste ¨¤ cr¨¦er de nouvelles fonctionnalit¨¦s ¨¤ partir de fonctionnalit¨¦s existantes ¨¤ l¡¯aide de transformations math¨¦matiques, de connaissances du domaine ou de techniques de traitement de texte. Par exemple, g¨¦n¨¦rer des combinaisons polynomiales de fonctionnalit¨¦s pour capturer des relations non lin¨¦aires dans les donn¨¦es. La conversion de donn¨¦es textuelles en fonctions num¨¦riques ¨¤ l¡¯aide de m¨¦thodes telles que le TF-IDF, l¡¯incorporation de mots ou les repr¨¦sentations de type ??sac de mots?? en est un autre exemple.?

S¨¦lection du mod¨¨le

Le choix du mod¨¨le d¡¯apprentissage machine appropri¨¦ pour une t?che sp¨¦cifique est une ¨¦tape essentielle des flux de travail d¡¯apprentissage machine. Il s¡¯agit de prendre en compte diff¨¦rents facteurs tels que la nature du probl¨¨me, les donn¨¦es disponibles, les caract¨¦ristiques souhait¨¦es du mod¨¨le (par exemple, l¡¯interpr¨¦tabilit¨¦, la pr¨¦cision) et les ressources de calcul.?

Voici les ¨¦tapes et consid¨¦rations cl¨¦s du processus de s¨¦lection du mod¨¨le?:

1. Comprendre le probl¨¨me

Tout d¡¯abord, d¨¦terminez si le probl¨¨me est une classification, une r¨¦gression, un clustering ou un autre type de t?che. Vous devez comprendre les fonctionnalit¨¦s, la ou les variable(s) cibles, la taille des donn¨¦es, la distribution des donn¨¦es et les sch¨¦mas ou complexit¨¦s inh¨¦rents aux donn¨¦es.

2. S¨¦lection des mod¨¨les candidats?

Exploitez votre expertise du domaine pour identifier les mod¨¨les couramment utilis¨¦s et adapt¨¦s ¨¤ des t?ches similaires dans le domaine. Il est important de prendre en compte diff¨¦rents types de mod¨¨les d¡¯apprentissage machine tels que les mod¨¨les lin¨¦aires, les mod¨¨les bas¨¦s sur des arbres, les machines vectorielles de support (SVM), les r¨¦seaux neuronaux, les m¨¦thodes d¡¯ensemble, etc., en fonction du type de probl¨¨me et des caract¨¦ristiques des donn¨¦es.

3. ?valuer la complexit¨¦ et l¡¯interpr¨¦tabilit¨¦ du mod¨¨le

Consid¨¦rez la complexit¨¦ du mod¨¨le et sa capacit¨¦ ¨¤ capturer des relations complexes dans les donn¨¦es. Des mod¨¨les plus complexes, comme les r¨¦seaux neuronaux d¡¯deep learning, peuvent offrir une plus grande pr¨¦cision pr¨¦dictive, mais peuvent ¨ºtre co?teux en calcul et sujets ¨¤ surajustement. En fonction de l¡¯application et des besoins des parties prenantes, d¨¦terminez si l¡¯interpr¨¦tabilit¨¦ du mod¨¨le est cruciale. Les mod¨¨les simples comme la r¨¦gression lin¨¦aire ou les arbres de d¨¦cision sont plus facilement interpr¨¦tables que les mod¨¨les complexes ¨¤ bo?te noire comme les r¨¦seaux neuronaux profonds.

4. Prise en compte des indicateurs de performance

Pour les t?ches de classification, consid¨¦rez des indicateurs tels que l¡¯exactitude, la pr¨¦cision, le rappel, F1-score, l¡¯ASC-ROC, etc., en fonction du d¨¦s¨¦quilibre de classe et des objectifs commerciaux. Pour les t?ches de r¨¦gression, vous pouvez utiliser des indicateurs tels que l¡¯erreur moyenne au carr¨¦ (MSE), l¡¯erreur absolue moyenne (MAE), le R au carr¨¦ et d¡¯autres pour ¨¦valuer les performances du mod¨¨le. Utilisez des techniques de validation appropri¨¦es, telles que la validation crois¨¦e, la division des essais en train ou la validation bas¨¦e sur le temps (pour les donn¨¦es de s¨¦ries temporelles) pour ¨¦valuer pleinement les performances du mod¨¨le.

5. Comparaison et validation des mod¨¨les

Commencez par des mod¨¨les de r¨¦f¨¦rence simples pour ¨¦tablir une r¨¦f¨¦rence de performance. Entra?nez plusieurs mod¨¨les candidats ¨¤ l¡¯aide d¡¯ensembles de donn¨¦es de formation/validation appropri¨¦s et ¨¦valuez leurs performances ¨¤ l¡¯aide des indicateurs choisis. Affinez les hyperparam¨¨tres des mod¨¨les ¨¤ l¡¯aide de techniques telles que la recherche de grille, la recherche al¨¦atoire ou l¡¯optimisation bay¨¦sienne pour am¨¦liorer les performances.

6. Choisir le meilleur mod¨¨le

Envisagez des compromis entre la complexit¨¦ du mod¨¨le, l¡¯interpr¨¦tabilit¨¦, les ressources de calcul et les indicateurs de performance, puis ¨¦valuez le mod¨¨le le plus performant sur un ensemble de donn¨¦es de test de holdout afin de garantir sa capacit¨¦ de g¨¦n¨¦ralisation sur des donn¨¦es invisibles.

7. It¨¦ration et raffinage

La s¨¦lection de mod¨¨les est souvent un processus it¨¦ratif. Si le mod¨¨le que vous avez choisi ne r¨¦pond pas aux crit¨¨res souhait¨¦s, r¨¦p¨¦tez l¡¯op¨¦ration en affinant l¡¯ing¨¦nierie des fonctionnalit¨¦s, les hyperparam¨¨tres ou en essayant diff¨¦rents algorithmes jusqu¡¯¨¤ obtenir des r¨¦sultats satisfaisants.

Formation au mod¨¨le

³¢¡¯entra?nement d¡¯un mod¨¨le d¡¯apprentissage machine consiste ¨¤ adapter l¡¯algorithme s¨¦lectionn¨¦ aux donn¨¦es d¡¯entra?nement pour apprendre les sch¨¦mas et les relations dans les donn¨¦es. Ce processus consiste ¨¤ diviser les donn¨¦es en ensembles d¡¯entra?nement et de validation, ¨¤ optimiser les param¨¨tres du mod¨¨le et ¨¤ ¨¦valuer les performances du mod¨¨le.?

Examinons de plus pr¨¨s les ¨¦tapes suivantes?:

1. R¨¦partition des donn¨¦es

Divisez l¡¯ensemble de donn¨¦es en ensembles d¡¯entra?nement et de validation/test. Les ratios de fractionnement typiques sont de 70-30 ou 80-20 pour l¡¯entra?nement/la validation, ce qui garantit que l¡¯ensemble de validation repr¨¦sente la distribution r¨¦elle des donn¨¦es.

2. Choix de l¡¯algorithme

En fonction de votre type de probl¨¨me (classification, r¨¦gression, clustering) et des caract¨¦ristiques des donn¨¦es, s¨¦lectionnez l¡¯algorithme d¡¯apprentissage machine ou l¡¯ensemble d¡¯algorithmes appropri¨¦s pour entra?ner le mod¨¨le.

3. Instantanation du mod¨¨le

Cr¨¦ez une instance du mod¨¨le choisi en initialisant ses param¨¨tres. Par exemple, dans Python avec Scikit-Learn, vous pouvez utiliser un code comme?:

depuis sklearn.linear_model import LogisticRegression

mod¨¨le = LogisticRegression()

4. Entra?nement du mod¨¨le

Adaptez le mod¨¨le aux donn¨¦es d¡¯entra?nement ¨¤ l¡¯aide de la m¨¦thode .fit(). Cette ¨¦tape consiste ¨¤ apprendre les sch¨¦mas et les relations dans les donn¨¦es.

5. Optimisation des param¨¨tres du mod¨¨le

Effectuez un r¨¦glage hyperparam¨¦trique pour optimiser les performances du mod¨¨le. Les techniques courantes sont la recherche de grille, la recherche al¨¦atoire ou l¡¯optimisation bay¨¦sienne.

6. ?valuation du mod¨¨le

?valuer les performances du mod¨¨le entra?n¨¦ ¨¤ l¡¯aide de l¡¯ensemble de validation/test. Calculez des indicateurs pertinents tels que l¡¯exactitude, la pr¨¦cision, le rappel, le F1-score (pour la classification) ou l¡¯erreur moyenne au carr¨¦.

7. S¨¦lection finale du mod¨¨le

Une fois satisfait des performances du mod¨¨le sur l¡¯ensemble de validation, r¨¦entra?nez le mod¨¨le final ¨¤ l¡¯aide de l¡¯ensemble complet de donn¨¦es d¡¯entra?nement (y compris les donn¨¦es de validation) pour maximiser l¡¯apprentissage avant le d¨¦ploiement.

D¨¦ploiement du mod¨¨le

Une fois que vous avez s¨¦lectionn¨¦ et entra?n¨¦ votre mod¨¨le, vous ¨ºtes pr¨ºt ¨¤ le d¨¦ployer.?

Les ¨¦tapes de d¨¦ploiement sont les suivantes?:

1. S¨¦rialisation du mod¨¨le

S¨¦rialisez le mod¨¨le entra?n¨¦ dans un format adapt¨¦ au d¨¦ploiement. Les formats courants sont le pickle (Python), le PMML (Predictive Model Markup Language), l¡¯ONNX (Open Neural Network Exchange) ou les formats personnalis¨¦s en fonction du cadre utilis¨¦.

2. Int¨¦gration ¨¤ l¡¯environnement de production

Choisissez un environnement de d¨¦ploiement appropri¨¦, par exemple des plateformes cloud (AWS , Azure , Google Cloud), des serveurs sur site ou des solutions conteneuris¨¦es (Docker, Kubernetes ). Int¨¦grez le mod¨¨le dans l¡¯environnement de production ¨¤ l¡¯aide de structures ou de biblioth¨¨ques sp¨¦cifiques ¨¤ l¡¯environnement de d¨¦ploiement choisi (par exemple, Flask pour les API Web, TensorFlow Serving ou PyTorch pour les mod¨¨les de service).

3. Consid¨¦rations relatives ¨¤ l¡¯¨¦volutivit¨¦

Concevez l¡¯architecture de d¨¦ploiement pour g¨¦rer les diff¨¦rentes charges et exigences d¡¯¨¦volutivit¨¦. Tenez compte de facteurs tels que les utilisateurs simultan¨¦s, le traitement par lots et l¡¯utilisation des ressources. Utilisez des fonctionnalit¨¦s de mise ¨¤ l¡¯¨¦chelle automatique bas¨¦es sur le cloud ou des outils d¡¯orchestration de conteneurs pour une mise ¨¤ l¡¯¨¦chelle dynamique en fonction de la demande. Envisagez la modernisation du datacenter pour faire ¨¦voluer l¡¯AI.?

4. Pr¨¦visions en temps r¨¦el

Assurez-vous que le d¨¦ploiement du mod¨¨le prend en charge les pr¨¦dictions en temps r¨¦el si n¨¦cessaire. Cela implique de configurer des terminaux ou des services ¨¤ faible latence pour traiter rapidement les demandes de pr¨¦diction entrantes. Envisagez d¡¯optimiser la vitesse d¡¯inf¨¦rence du mod¨¨le ¨¤ l¡¯aide de techniques telles que la quantification des mod¨¨les, l¡¯¨¦lagage ou l¡¯utilisation d¡¯acc¨¦l¨¦rateurs mat¨¦riels (p. ex. GPU, TPU) en fonction de l¡¯environnement de d¨¦ploiement.

5. Mesures de surveillance et de performance

Mettre en ?uvre des solutions de surveillance pour suivre les performances du mod¨¨le en production. Surveillez les indicateurs tels que la latence de pr¨¦diction, le d¨¦bit, les taux d¡¯erreur et la d¨¦rive des donn¨¦es (changements dans la distribution des donn¨¦es d¡¯entr¨¦e au fil du temps). D¨¦finissez des alertes et des seuils pour les indicateurs de performance critiques afin de d¨¦tecter et de r¨¦soudre rapidement les probl¨¨mes.

6. Mises ¨¤ jour des versions et des mod¨¨les

?tablissez une strat¨¦gie de gestion des versions pour vos mod¨¨les d¨¦ploy¨¦s afin de suivre les modifications et de faciliter la restauration si n¨¦cessaire. Mettre en ?uvre un processus de d¨¦ploiement de mises ¨¤ jour de mod¨¨les ou de cycles de r¨¦entra?nement bas¨¦s sur de nouvelles donn¨¦es ou des algorithmes am¨¦lior¨¦s. Envisagez des techniques comme le test A/B pour comparer les versions de mod¨¨les en production avant le d¨¦ploiement complet.

7. S¨¦curit¨¦ et conformit¨¦

Mettre en ?uvre des mesures de s¨¦curit¨¦ pour prot¨¦ger le mod¨¨le, les donn¨¦es et les terminaux d¨¦ploy¨¦s contre les acc¨¨s non autoris¨¦s, les attaques et les violations de donn¨¦es. Garantir la conformit¨¦ aux exigences r¨¦glementaires telles que le RGPD, la loi HIPAA ou les normes sp¨¦cifiques au secteur relatives ¨¤ la confidentialit¨¦ des donn¨¦es et au d¨¦ploiement des mod¨¨les.

8. Documentation et collaboration

Conservez une documentation d¨¦taill¨¦e sur le mod¨¨le d¨¦ploy¨¦, notamment son architecture, ses API, ses d¨¦pendances et ses configurations. Favoriser la collaboration entre les scientifiques des donn¨¦es, les ing¨¦nieurs et les parties prenantes pour it¨¦rer les am¨¦liorations apport¨¦es aux mod¨¨les, r¨¦soudre les probl¨¨mes et incorporer les commentaires tir¨¦s de l¡¯utilisation r¨¦elle.

Conclusion

Vous connaissez d¨¦sormais les composants essentiels d¡¯un flux de travail structur¨¦ d¡¯apprentissage machine, notamment les ¨¦tapes cl¨¦s telles que la d¨¦finition du probl¨¨me, le pr¨¦traitement des donn¨¦es, l¡¯ing¨¦nierie des fonctionnalit¨¦s, la s¨¦lection des mod¨¨les, l¡¯entra?nement et l¡¯¨¦valuation.?

Chaque ¨¦tape joue un r?le essentiel dans la r¨¦ussite globale d¡¯un projet d¡¯apprentissage machine. La d¨¦finition pr¨¦cise du probl¨¨me pr¨¦pare le terrain pour d¨¦velopper une solution cibl¨¦e, tandis que le pr¨¦traitement des donn¨¦es garantit la qualit¨¦ et l¡¯ad¨¦quation des donn¨¦es ¨¤ l¡¯analyse. ³¢¡¯ing¨¦nierie des fonctionnalit¨¦s am¨¦liore les performances du mod¨¨le en extrayant des informations pertinentes des donn¨¦es. La s¨¦lection du mod¨¨le implique de choisir l¡¯algorithme le plus appropri¨¦ en fonction de facteurs tels que la complexit¨¦, l¡¯interpr¨¦tabilit¨¦ et les indicateurs de performance, suivis d¡¯une formation, d¡¯une optimisation et d¡¯une ¨¦valuation approfondies pour garantir des performances robustes du mod¨¨le.

En suivant un flux de travail structur¨¦, les sp¨¦cialistes des donn¨¦es peuvent am¨¦liorer l¡¯efficacit¨¦, maintenir l¡¯int¨¦grit¨¦ des mod¨¨les et prendre des d¨¦cisions ¨¦clair¨¦es tout au long du cycle de vie du projet, ce qui aboutit finalement ¨¤ des mod¨¨les d¡¯apprentissage machine plus pr¨¦cis, plus fiables et plus percutants qui apportent une r¨¦elle valeur ajout¨¦e aux organisations et aux parties prenantes.

Cependant, les goulets d¡¯¨¦tranglement constituent l¡¯un des principaux d¨¦fis li¨¦s ¨¤ tous les flux de travail d¡¯apprentissage machine. Les ensembles de donn¨¦es d¡¯apprentissage machine d¨¦passent g¨¦n¨¦ralement de loin la capacit¨¦ de la DRAM d¡¯un serveur. La meilleure fa?on de se pr¨¦parer ¨¤ ces goulets d¡¯¨¦tranglement est de les ¨¦viter compl¨¨tement en disposant d¡¯une infrastructure compatible AI et ML telle qu¡¯AIRI? ou FlashStack?. D¨¦couvrez comment É«¿Ø´«Ã½ vous aide ¨¤ acc¨¦l¨¦rer vos initiatives d¡¯AI et de ML.