Le Machine Learning est une forme d'intelligence artificielle qui sert à créer des modèles prédictifs tel que l'algorithme de la régression logistique. Néanmoins, la construction d'un modèle de Machine Learning ne garantit pas systématiquement son efficacité. Il faut donc que le Data scientist procède à une évaluation afin d'améliorer son modèle d'apprentissage automatique de données. Découvrez les techniques efficaces pour optimiser les performances d'un modèle de Machine Learning !
Démembrement de la Data science, le Machine Learning est une sous-catégorie de l'intelligence artificielle. Cette technique de programmation informatique exploite des probabilités statistiques pour permettre aux ordinateurs d'apprendre de manière autonome et sans programmation explicite. Les données brutes soumises aux ordinateurs peuvent être des chiffres, des lettres, des mots, des statistiques ou des images. Apprenez également ce qu'est le théorème centrale limite et la cross validation.
Les algorithmes apprennent à réaliser une tâche spécifique à partir des données et améliorent leurs performances au fur et à mesure.
Il existe une multitude d'algorithmes utilisés en apprentissage automatisé. On peut notamment énumérer :
En ce qui concerne le modèle de Machine Learning, c'est un fichier que l'on entraîne sur un ensemble de données pour reconnaître ou identifier certains types de modèles. Concrètement, il s'agit de lui fournir un algorithme dont il peut se servir pour raisonner sur les données brutes et tirées des enseignements de celles-ci. À la fin des entraînements, un modèle de Machine Learning sera capable de raisonner et de faire des prédictions sur des données qu'il n'a encore jamais rencontrées.
Pour comprendre la Big data et se familiariser avec les méthodes de Machine Learning, il est possible de suivre une formation en Data Science. La formation permet d'acquérir les compétences nécessaires pour réussir le traitement des données en intelligence artificielle et l'évaluation des modèles prédictifs de Machine Learning.
L'évaluation et l'amélioration du modèle est nécessaire pour savoir si ce dernier va contribuer à prédire correctement la cible pour les nouvelles données à venir. Voici trois techniques utilisées pour évaluer et améliorer les performances des modèles prédictifs. Ces méthodes sont enseignées lors de la formation en Data Science, spécialité Machine Learning.
Le Feature Engineering est une méthode qui améliore exponentiellement les performances d'un modèle de Machine Learning. Pour ce faire, le Data Scientist doit adapter ses données à son algorithme. Prenons un cas concret. On conçoit un algorithme simple de régression linéaire, c'est-à-dire qu'une ligne droite doit passer au plus proche des points de données afin de rendre possible les prédictions. Toutefois, à la visualisation des données, on détecte un nuage de points avec une représentation exponentielle à la place de la ligne droite. Cette représentation graphique est donc différente de celle de la régression linéaire.
Pour résoudre cette difficulté et améliorer le modèle, il faut appliquer la fonction inverse (fonction logarithmique) à la fonction exponentielle. Ce procédé va permettre de lisser le nuage de données. Celui-ci s'adaptera ainsi au mieux à la fonction de régression linéaire simple. À l'issue de la prédiction, il est possible de repasser à la fonction exponentielle. En d'autres termes, la technique du Feature Engineering permet d'adapter les données afin que les algorithmes de Machine Learning les ingèrent plus facilement. En utilisant cette méthode, les gains de performances sont relativement significatifs et satisfaisants. Elle permet d'obtenir un algorithme performant avec des données qui lui correspondent parfaitement.
En revanche, l'utilisation du Feature Engineering nécessite des connaissances statistiques approfondies. Celles-ci sont dispensées pendant la formation en Machine Learning et intelligence artificielle pour permettre au Machine Learning Engineer de résoudre les longs et complexes calculs auxquels il peut être confronté.
La validation croisée ou cross validation est une technique qui permet d'améliorer les performances d'un modèle de Machine Learning dans le cadre d'un apprentissage supervisé. Concrètement, il s'agit de procéder à une simulation du fait de ne pas connaître les étiquettes sur le jeu de données dont les étiquettes sont clairement connues. Pour appliquer cette méthode, il faut diviser le jeu d'apprentissage en deux parties différentes, l'une étant réservée à l'apprentissage et l'autre pour le test. On applique ensuite le modèle sur le jeu de test avant de procéder à la comparaison des étiquettes connues pour prédire les performances.
En définitive, la validation croisée est un procédé d'évaluation de modèles prédictifs qui morcelle les données en de nombreuses partitions sur lesquelles elle entraîne des algorithmes. Elle améliore la robustesse et la résistance du modèle de Machine Learning en réservant des données à partir de la procédure d'entraînement.
Néanmoins, pour utiliser correctement cette technique, il est important de savoir appliquer la stratification. Ce processus connu des Data Scientists consiste à diviser toutes les données connues en folds homogènes juste avant de passer à l'échantillonnage. En d'autres termes, il s'agit de procéder à la répartition des étiquettes afin que chaque fold prenne la forme d'un petit jeu de données connues.
Cet outil permet de déterminer le niveau de « confusion » du modèle de Machine Learning. La matrice de confusion se présente sous la forme d'un tableau composé de colonnes et de lignes. Les colonnes comportent les différents cas réels et les lignes des divers cas d'utilisation prédits. La matrice donne de réelles informations sur le modèle de classification. On peut ainsi comprendre de quelle façon ce dernier est confus ou se trompe lorsqu'il réalise des prédictions. Cela permet de mieux cerner les erreurs commises ainsi que la nature de ces erreurs.
De ce fait, la matrice de confusion permet de corriger les différentes erreurs ou défauts du modèle de Machine Learning en vue d'accroître ses performances et sa fiabilité. Durant la formation en Machine Learning, la technique de la matrice de confusion est enseignée aux apprenants afin que ces derniers puissent évaluer convenablement les performances de leurs modèles.
De nos jours, l'IA, le Machine Learning et le Deep Learning influencent pratiquement tous les secteurs de la vie (industrie, médecine, agriculture). Les métiers de Développeur Web, Data Scientist et de Data Analyst se popularisent donc de plus en plus. En tant que passionné de l'informatique ou de l'apprentissage automatisé, il est donc nécessaire de suivre une formation en Data Science. Cela permet de devenir expert en algorithmes d'apprentissage automatiques et d'analyser des données volumineuses de différents types. Prendre une formation ou des cours en Machine Learning permet d'acquérir les compétences pratiques suivantes :
À l'issue de notre formation en Data Science, l'apprenant obtient le titre « Ingénieur Machine Learning ». Il est ainsi qualifié pour exercer les métiers suivants en entreprise ou en freelance :
Toutefois, il est important de souligner que le parcours de Data Analyst est idéal pour les personnes qui débutent dans la data. Celles-ci se chargeront donc d'analyser des données et de réaliser des reportings et des dashboards. Le parcours de formation Data Scientist, quant à lui, est adapté aux personnes qui possèdent des acquis en mathématiques et qui souhaitent réaliser des analyses complexes à l'aide d'algorithmes.
Le parcours d'Ingénieur Machine Learning, quant à lui, convient à ceux qui ont un très bon niveau en mathématiques et qui envisagent de construire des algorithmes d'apprentissage automatique avancées. Pour finir, il est possible de suivre une formation à distance en Data Science pour maîtriser et utiliser les techniques de Machine Learning en entreprise ou pour les projets personnels.
