Comment gérer des données plus complexes avec l’apprentissage automatique ?

1 Prétraitement des données

Avant d’alimenter un algorithme de machine learning de vos données, le prétraitement des données est essentiel. Cela implique de nettoyer, de transformer et de réduire les données pour les rendre plus adaptées à l’apprentissage. Certaines des étapes courantes sont la suppression des valeurs aberrantes, des valeurs manquantes et des doublons ; normaliser ou normaliser les caractéristiques numériques; encoder les caractéristiques catégorielles; effectuer l’ingénierie ou la sélection des caractéristiques; et l’application de techniques de réduction de dimensionnalité. En prétraitant vos données, vous pouvez réduire le bruit, la complexité et améliorer le signal dans vos données, ce qui améliore la précision et l’efficacité du modèle.

2 Sélection du modèle

Une fois que vous avez prétraité vos données, vous devez choisir un modèle d’apprentissage automatique pour capturer ses modèles. Il existe différents types de modèles, tels que les modèles linéaires, les modèles arborescents, les réseaux neuronaux et les modèles d’ensemble. Chacun de ces modèles présente des avantages et des inconvénients différents en fonction des caractéristiques des données, de la tâche d’apprentissage et des mesures d’évaluation. Lors de la sélection d’un modèle, vous devez tenir compte de facteurs tels que la taille et la forme des données, le type et la distribution des entités, la complexité et la non-linéarité des relations, l’interprétabilité et l’explicabilité du modèle, ainsi que le coût de calcul et le temps de formation et d’inférence. En sélectionnant soigneusement un modèle, vous pouvez trouver celui qui correspond le mieux à vos données et à vos objectifs tout en évitant tout problème de sous-ajustement ou de surajustement.

3 Réglage du modèle

Une fois que vous avez sélectionné un modèle, vous devez régler ses paramètres pour optimiser ses performances. Le réglage du modèle implique de trouver les valeurs optimales pour les hyperparamètres, qui sont les paramètres qui contrôlent le comportement et la complexité du modèle. La recherche par grille, la recherche aléatoire et l’optimisation bayésienne sont toutes des méthodes de réglage de modèle qui peuvent vous aider à affiner votre modèle et à obtenir le meilleur compromis entre biais et variance. Cela peut finalement améliorer la généralisation et la robustesse de votre modèle. La recherche par grille consiste à tester toutes les combinaisons possibles de valeurs d’hyperparamètres dans une plage prédéfinie, tandis que la recherche aléatoire teste des combinaisons aléatoires de valeurs d’hyperparamètres dans une plage prédéfinie. L’optimisation bayésienne utilise un modèle probabiliste pour guider la recherche des meilleures valeurs d’hyperparamètres.

4 Validation du modèle

Avant de déployer votre modèle, il est important de valider ses performances et sa fiabilité. La validation du modèle consiste à tester le modèle sur des données invisibles et à mesurer son exactitude, sa précision, son rappel, son score F1, son roc-AUC ou d’autres mesures pertinentes. Les techniques courantes de validation de modèle incluent la séparation train-test, la validation croisée et le bootstrap. La division train-test implique de diviser les données en un ensemble d’entraînement et un ensemble de test, et d’évaluer le modèle sur l’ensemble de test. La validation croisée divise les données en k plis et utilise chaque pli comme ensemble de test lors de l’entraînement du modèle sur le reste des plis. Bootstrap rééchantillonne les données avec remplacement et évalue le modèle sur les données d’origine et les données rééchantillonnées. Grâce à la validation du modèle, vous pouvez évaluer la qualité de votre modèle et éviter les problèmes de surajustement ou de sous-ajustement.

5 Déploiement de modèles

Une fois que vous avez validé votre modèle, vous devez le déployer dans un environnement de production où il peut servir des prédictions aux utilisateurs ou aux applications. Le déploiement de modèle implique l’empaquetage, l’hébergement et la gestion de votre modèle en tant que service ou application. Docker est un logiciel qui permet de créer, d’exécuter et de partager des conteneurs contenant votre modèle et ses dépendances. En outre, Flask est une infrastructure Web qui vous permet de créer une application Web capable de recevoir des demandes et d’envoyer des réponses avec vos prédictions de modèle. AWS est un fournisseur de services cloud qui propose diverses solutions d’hébergement, de mise à l’échelle et de surveillance de votre modèle, telles que Sagemaker, Lambda ou EC2. En conclusion, le déploiement de modèle peut vous aider à fournir la valeur et les fonctionnalités de votre modèle à vos utilisateurs finaux ou parties prenantes.

6 Maintenance du modèle

Après avoir déployé votre modèle, vous devez le maintenir et le mettre à jour régulièrement. La maintenance du modèle implique la surveillance, l’évaluation et l’amélioration de votre modèle au fil du temps. Cela comprend la collecte de commentaires et de mesures auprès des utilisateurs ou des applications, la vérification de la dérive des données ou de la dérive de concept, la formation ou le réajustement du modèle avec des données nouvelles ou mises à jour, le test et la validation du modèle avant de publier de nouvelles versions, ainsi que la documentation et la communication des modifications et des résultats du modèle. En effectuant ces tâches, vous pouvez vous assurer que votre modèle reste pertinent et fiable dans un environnement et un paysage de données en constante évolution.

7 Voici ce qu’il faut prendre en compte

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