6 étapes pour construire un modèle de Machine Learning

Le Machine Learning ou l’apprentissage automatique est une science informatique qui se concentre sur l’analyse des données et l’utilisation des algorithmes pour créer des modèles prédictifs.

Il est utilisé pour automatiser des tâches et trouver des solutions aux problèmes complexes. Un modèle de Machine Learning permet aux logiciels de devenir plus précis dans la prédiction des résultats sans instruction manuelle.

L’aspect itératif du Machine Learning est important, car les modèles sont exposés à de nouvelles informations qui leur permettent de modifier leur trajectoire de manière autonome. Ils peuvent s’appuyer sur des calculs précédents pour générer des résultats fiables et reproductibles.

Le processus de création d’un modèle d’apprentissage automatique comprend six étapes :

1. l’identification des besoins
2. la collecte et la préparation des données
3. la configuration du modèle
4. l’entraînement du modèle
5. l’évaluation des performances
6. le test et l’ajustement du modèle.

1. Identifier les besoins en Machine Learning

Avant de commencer à travailler sur un modèle d’apprentissage automatique, il est important de comprendre le problème que vous essayez de résoudre.

Pour ce faire, vous devez identifier les besoins et les objectifs de votre entreprise et faire la distinction entre les données expérimentales avec des résultats complets ou incomplets afin de décider si vous avez à faire à un problème supervisé ou non supervisé.

Il est important de comprendre quelles données vous avez à votre disposition, quels résultats vous souhaitez obtenir pour détecter au mieux les problèmes à résoudre, par exemple :

• la régression (linéaire et logistique),
• la classification,
• le regroupement,
• le classement,
• la création d’un système de recommandation
• la réduction des dimensions.

Vous devez également réfléchir à la façon dont vous pouvez utiliser le Machine Learning pour atteindre ces objectifs.

2. Collecter et préparer les bonnes données

Une fois que vous avez identifié les besoins et les objectifs, vous pouvez commencer à recueillir et à préparer les données nécessaires pour le modèle.

Il est essentiel que vous fournissiez aux machines des données de qualité pour commencer. C’est primordial, car la qualité des données qui entrent dans la machine aura une incidence directe sur la précision du modèle.

Les données doivent :

• être appropriées,
• comporter un minimum de valeurs manquantes ou répétées,
• et couvrir un bon éventail des différentes sous-catégories/classes.

Après avoir recueilli les informations nécessaires, il faut les traiter. Cela peut être fait de la manière suivante :

• Rassemblez toutes les données dont vous disposez et en les dispersant au hasard. Cela permet de s’assurer que les données sont réparties de manière homogène et que l’ordre n’entrave pas le processus d’apprentissage.
• Supprimez toutes les données indésirables, les valeurs vides ou répétées, la conversion des types de données, etc. Il peut être essentiel de réorganiser l’ensemble de données et de modifier les lignes et les colonnes.
• Visualisez les données pour comprendre leur structure et le lien entre les différentes variables et classes présentes.
• Divisez les données épurées en deux ensembles : un ensemble d’entraînement à partir duquel votre modèle apprend, et un ensemble de tests pour vérifier la précision de votre modèle.

3. Configurer le modèle d’apprentissage automatique

Après avoir appliqué un algorithme d’apprentissage automatique aux données compilées, il est essentiel de choisir un modèle approprié qui est lié à la tâche.

Au fil des ans, les experts dans ce domaine ont créé une multitude de modèles applicables à diverses tâches telles que la reconnaissance vocale, la reconnaissance d’images, la prédiction, etc. E

n outre, il est essentiel de déterminer si votre modèle est conçu pour des données numériques ou catégorielles et de faire la sélection appropriée.

La configuration du modèle comprend la sélection des bonnes méthodes d’apprentissage et des hyperparamètres appropriés. Les hyperparamètres sont des variables qui contrôlent le comportement du modèle et qui doivent être ajustées pour obtenir les meilleurs résultats. Vous devez choisir le type d’algorithme à utiliser et décider s’il s’agit d’une tâche d’apprentissage supervisé ou non supervisé. Vous devez également définir le nombre d’itérations et le nombre de fonctionnalités à utiliser.

4. Entraîner le modèle de Machine Learning

Une fois que le modèle est configuré, vous pouvez commencer à l’entraîner. Cela implique l’utilisation des données pour apprendre les paramètres du modèle. Les données préparées et transmises à votre modèle vont lui permettre de faire des prédictions.

L’essai de training est considéré comme la partie la plus importante de l’apprentissage automatique.

Le modèle reçoit des données et, au cours d’une période donnée, il est entraîné pour augmenter progressivement sa capacité à répondre à une situation particulière, à résoudre une difficulté complexe ou à effectuer un travail. Il est suggéré d’utiliser des données d’entraînement « training set » pour cette étape.

La compilation complète des informations collectées est souvent trop lourde et consommatrice de ressources : il est alors adéquat de choisir une fraction de l’ensemble de données pour entraîner le modèle plus efficacement et améliorer ses prévisions. Pensez à choisir un échantillon qui soit caractéristique de vos données, sinon vous risquez de créer une inclinaison.

Au fil du temps, vous pouvez utiliser des techniques d’optimisation pour trouver les meilleurs paramètres et ajuster le modèle pour obtenir des résultats optimaux. Une fois que le modèle est entraîné, vous pouvez passer à l’étape suivante.

5. Évaluer les performances du modèle

Une fois que le modèle est entraîné, vous devez évaluer sa performance. L’évaluation d’un modèle de Machine Learning consiste à jauger ses métriques, sa matrice de confusion, ses indicateurs de performance clé et la qualité du modèle, puis à vérifier s’il peut atteindre les objectifs commerciaux fixés.

Pour cela, vous devez :

• l’évaluer avec un ensemble de données et une technique de validation ;
• calculer la matrice de confusion dans le cas d’une tâche de classification ;
• utiliser des techniques de validation croisée si l’approche k-fold est adoptée ;
• modifier les hyperparamètres pour maximiser ses performances ;
• et comparer le modèle avec un modèle de référence.

6. Tester et ajuster le modèle de Machine Learning

La dernière étape de l’apprentissage automatique consiste à examiner le modèle dans des conditions réelles. Au cours de cette phase d’évaluation, nous utilisons l’ensemble de données de test. Cela permet d’affiner le modèle grâce aux situations ou aux données que l’ordinateur n’a pas encore rencontrées lors de la phase d’apprentissage. De cette manière, vous pourrez évaluer l’efficacité et la compétence du modèle dans le contexte de votre entreprise.

Il est donc préférable de planifier les besoins futurs pour améliorer l’efficacité du modèle, l’extension de l’entraînement pour ajouter de nouvelles capacités, améliorer les performances et l’exactitude du modèle et augmenter les performances opérationnelles.

Considérez ce qui est efficace dans votre modèle, ce qui doit être amélioré et ce qui est en cours de développement.

La méthode la plus efficace pour construire un modèle de Machine Learning consiste à rechercher constamment des moyens de l’améliorer et de répondre efficacement à l’évolution des besoins de l’entreprise.

Conclusion

Bien que l’apprentissage automatique puisse être un outil inestimable entre les mains d’un data scientist compétent, il est important de se rappeler que la qualité du modèle dépend des données que vous lui fournissez. Il est donc primordial de ne pas négliger les étapes listées ci-dessus car chacune d’elle contribuera au succès de votre modèle de Machine Learning.

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