Sylvain Le Roux
Contrairement à la croyance populaire, le modèle d’apprentissage automatique qui s’exécute plus rapidement n’est pas toujours le meilleur choix. Les utilisateurs d’outils ML doivent prendre plusieurs décisions pour que l’algorithme fonctionne correctement. Comment gérer les données, quelles fonctionnalités ML utiliser, quels algorithmes utiliser, comment ajuster et améliorer les modèles et comment les déployer, tous ces aspects peuvent sembler déroutants pour les nouveaux arrivants.
Commençons par les performances du modèle, passons en revue certains des autres facteurs à prendre en compte lors du choix d’un Apprentissage automatique autoML modèle.
Pourquoi AutoML est-il important ?
L’apprentissage automatique automatisé (AutoML) fait référence au processus d’automatisation de la création d’un modèle d’apprentissage automatique. Il permet aux analystes et aux développeurs de construire des modèles d’apprentissage automatique avec une grande productivité et efficacité tout en préservant la qualité du modèle.
Les professionnels du ML doivent toujours effectuer chaque étape du prototype du modèle. La mise en œuvre d’AutoML rationalise le processus de développement en générant le code requis pour créer le prototype fonctionnel. De plus, AutoML ouvre le développement de l’IA à davantage de personnes qui pourraient avoir besoin de plus de connaissances pour obtenir un poste en science des données.
Les opérations AutoML permettent aux entreprises disposant de fonds limités d’investir efficacement dans l’IA. Bien qu’il reste encore beaucoup à faire pour automatiser entièrement les procédures de ML, les entreprises développent des outils qui ont un grand potentiel.
Éléments à prendre en compte lors du choix d’un modèle d’apprentissage automatique
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Premièrement, il existe beaucoup trop de modèles et de paramètres différents, et il est impossible de tous les essayer. Cependant, il existe un ensemble de paramètres à prendre en compte lors de la sélection d’un modèle AutoML.
1. Performances
Un aspect clé à considérer lors de la sélection d’un modèle est la qualité des performances du modèle. Prioriser les algorithmes qui améliorent l’efficacité.
Plusieurs critères peuvent être utiles pour examiner les performances du modèle. Par exemple, certaines des mesures les plus appréciées sont l’exactitude et la précision.
N’oubliez pas que toutes les mesures ne sont pas applicables en toutes circonstances. Par exemple, la précision est inappropriée lors de l’analyse de données inégales. Avant de sélectionner un modèle, il est essentiel de choisir un indicateur fiable (ou une combinaison de métriques) pour évaluer la performance du modèle.
2. Explicabilité
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Il est crucial de clarifier les résultats du modèle. Malheureusement, de nombreux algorithmes fonctionnent comme des boîtes noires, ce qui rend difficile la compréhension des résultats, quelle que soit l’efficacité du modèle.
Les arbres de décision et la régression linéaire pourraient devenir des alternatives appropriées lorsque l’explicabilité est une préoccupation. Avant de choisir un outil fiable, il est essentiel de comprendre à quel point il est facile de comprendre les résultats d’un modèle.
3. Complexité
Bien qu’un modèle compliqué puisse découvrir des modèles plus intrigants dans les données, il sera également plus difficile à maintenir et à analyser. N’oubliez pas qu’une plus grande complexité entraîne généralement de meilleures performances, mais entraîne des dépenses plus élevées. Un projet réussi dépend fortement du coût de construction et de maintenance d’un modèle. Pour le cycle de vie complet du produit, une configuration complète aura une influence significative.
4. Taille du jeu de données
L’un des aspects les plus importants à prendre en compte lors de la sélection du modèle ML est le nombre de données d’apprentissage disponibles. Les réseaux de neurones sont capables de traiter et de combiner efficacement différents types de données.
Au-delà de la quantité d’informations disponibles, une autre question pertinente est la quantité d’informations nécessaires pour produire des résultats positifs. Parfois, la construction d’une solution robuste peut nécessiter seulement 100 exemples de formation, tandis qu’à d’autres moments, jusqu’à 10 000 peuvent être nécessaires.
5. Dimensionnalité
La malédiction de la dimensionnalité est un exemple fantastique de la façon dont la dimensionnalité affecte la fonctionnalité d’un modèle.
Il convient de considérer la dimensionnalité sous deux angles : la taille verticale d’un ensemble de données indique la quantité de données disponibles. La taille horizontale indique le nombre de caractéristiques.
Nous avons déjà parlé de la façon dont la dimension verticale influence le choix d’un modèle décent. Tenez également compte de la dimension horizontale : votre modèle affichera de meilleurs résultats s’il contient davantage de paramètres. Ainsi, votre modèle devient plus détaillé et efficace.
Seuls certains modèles évoluent aussi bien avec des ensembles de données de grande dimension. Comme les ensembles de données de grande dimension deviennent difficiles, vous devrez peut-être également incorporer des algorithmes spécialisés de réduction de la dimensionnalité. L’ACP est l’un des algorithmes les plus largement utilisés pour cet objectif.
6. Durée et coût de la formation
Combien coûtera un modèle de formation et combien de temps faudra-t-il pour être formé ? Il peut être difficile de choisir entre un modèle précis à 98 % qui coûte 100 000 $ à former ou un modèle précis à 97 % qui coûte 10 000 $.
Naturellement, la réponse à cette question dépend de votre situation particulière. De longues périodes de formation sont inabordables pour les modèles qui doivent absorber instantanément de nouvelles informations. Un système de recommandation qui nécessite des mises à jour régulières en réponse à l’activité des utilisateurs bénéficie d’un cycle de formation abordable. Trouver un équilibre entre le temps, l’argent et les performances est essentiel lors de la création d’une solution évolutive.
7. Temps d’inférence
Combien de temps faut-il au modèle de ML pour effectuer une prédiction basée sur une analyse de données récente ? La majorité du calcul requis pour créer des prévisions se produit pendant le temps d’inférence. Par conséquent, les coûts d’exploitation sont plus élevés. Un arbre de décision, en revanche, prendra plus de temps à s’entraîner et sera plus léger pendant le temps d’inférence.
Derniers mots
Le traitement de données complexes et la rationalisation du processus de création de nouvelles fonctionnalités représentent un défi pour la technologie AutoML. Pour cette raison, l’identification des caractéristiques importantes continue d’être un élément clé du processus d’apprentissage du modèle. L’AutoML moderne automatise l’ensemble du processus d’application de l’IA à des problèmes vérifiables. Un modèle bien amélioré capable de générer des prévisions peut faciliter l’automatisation rapide et efficace d’un large éventail d’avancements de niveau intermédiaire.
