Comment les modèles d'apprentissage automatique sont-ils formés ?

De nombreuses personnes assimilent l’apprentissage automatique (ML) à l’IA, qu’elles le reconnaissent ou non. Le ML est l’un des sous-ensembles les plus passionnants et les plus prometteurs dans ce domaine, et tout dépend de la formation de modèles d’apprentissage automatique.

Si vous voulez qu'un algorithme réponde à des questions ou fonctionne de manière autonome, vous devez d'abord lui apprendre à reconnaître des modèles. Ce processus s'appelle la formation et constitue sans doute l'étape la plus importante du parcours d'apprentissage automatique. La formation jette les bases des futurs cas d'utilisation des modèles ML et est à l'origine de leur succès ou de leur échec. Voici un aperçu de son fonctionnement.

Les bases de la formation sur les modèles d'apprentissage automatique

Formation en apprentissage automatique commence par l'exploration de données dans de nombreux cas. C'est la ressource avec laquelle vous enseignerez votre algorithme, donc une formation fiable commence par la collecte d'informations pertinentes et précises. Les scientifiques des données commenceront souvent par des ensembles de données qu'ils connaissent bien pour aider à repérer les inexactitudes et à prévenir les problèmes en aval. N'oubliez pas que votre modèle ML ne peut être efficace que si ses informations sont précises et propres.

Ensuite, les scientifiques des données choisissent un modèle qui correspond à la reconnaissance de formes qu'ils souhaitent. Celles-ci varient en complexité, mais tout se résume à trouver des similitudes et des différences dans les ensembles de données. Vous donnerez au modèle des règles pour identifier différents modèles ou types d'informations, puis vous l'ajusterez jusqu'à ce qu'il puisse reconnaître ces tendances avec précision.

À partir de là, le processus de formation est une longue série d'essais et d'erreurs. Vous allez donner à l'algorithme des données supplémentaires, voir comment il les interprète, puis les ajuster si nécessaire pour les rendre plus précis. Au fur et à mesure que le processus se poursuit, le modèle devrait devenir de plus en plus fiable et traiter des problèmes plus complexes.

Techniques de formation ML

Les bases de la formation ML restent largement les mêmes entre les méthodes, mais les approches spécifiques varient considérablement. Voici quelques-unes des techniques de formation en apprentissage automatique les plus courantes que vous verrez utilisées aujourd'hui.

1. Apprentissage supervisé

La plupart des techniques de ML se répartissent en deux grandes catégories : l'apprentissage supervisé et non supervisé. Les approches supervisées utilisent des ensembles de données étiquetés pour améliorer leur précision. Les entrées et sorties étiquetées fournissent une référence permettant au modèle de mesurer ses performances, l'aidant ainsi à apprendre au fil du temps.

Enseignement supervisé remplit généralement l'une des deux tâches: classification, qui classe les données en catégories, ou régression, qui analyse les relations entre différentes variables, faisant souvent des prédictions à partir de cet aperçu. Dans les deux cas, les modèles supervisés offrent une grande précision mais impliquent beaucoup d'efforts de la part des data scientists pour les étiqueter.

2. Apprentissage non supervisé

En revanche, les approches non supervisées de l'apprentissage automatique n'utilisent pas de données étiquetées. En conséquence, ils nécessitent une intervention humaine minimale, d'où le titre "non supervisé". Cela peut être utile compte tenu du pénurie croissante de data scientists, mais parce qu'ils fonctionnent différemment, ces modèles sont mieux adaptés à d'autres tâches.

Les modèles ML supervisés agissent bien sur les relations dans un ensemble de données, tandis que les modèles non supervisés révèlent quelles sont ces connexions. La méthode non supervisée est la voie à suivre si vous avez besoin de former un modèle pour découvrir des informations à partir de données, comme dans la détection d'anomalies ou l'optimisation de processus.

3. Formation distribuée

La formation distribuée est une technique plus spécifique dans la formation de modèles ML. Il peut être supervisé ou non supervisé et répartit les charges de travail sur plusieurs processeurs pour accélérer le processus. Au lieu d'exécuter un ensemble de données à la fois via un modèle, cette approche utilise l'informatique distribuée pour traiter plusieurs ensembles de données simultanément.

Parce qu'il s'exécute plusieurs fois à la fois, la formation distribuée peut réduire considérablement le temps nécessaire à la formation d'un modèle. Cette vitesse vous permet également de créer des algorithmes plus précis, car vous pouvez en faire plus pour les affiner dans le même laps de temps.

4. Apprentissage multitâche

L'apprentissage multitâche est un autre type de formation ML qui fait plusieurs choses simultanément. Dans ces techniques, vous apprenez à un modèle à effectuer plusieurs tâches connexes à la fois au lieu de nouvelles choses une par une. L'idée est que cette approche groupée produit de meilleurs résultats que n'importe quelle tâche en elle-même.

L'apprentissage multitâche est utile lorsque vous rencontrez deux problèmes de croisement entre leurs ensembles de données. Si l’un a moins d’informations étiquetées que l’autre, ce que le modèle apprend de l’ensemble le plus complet peut l’aider à comprendre le plus petit. Vous verrez souvent ces techniques dans les algorithmes de traitement du langage naturel (NLP).

5. Apprentissage par transfert

Transfert d'apprentissage est similaire mais adopte une approche plus linéaire. Cette technique enseigne à un modèle une tâche, puis l'utilise comme base pour commencer à apprendre quelque chose en rapport. En conséquence, l'algorithme peut devenir de plus en plus précis au fil du temps et gérer des problèmes plus complexes.

De nombreux algorithmes d'apprentissage en profondeur utilisent l'apprentissage par transfert, car c'est un bon moyen de se préparer à des tâches de plus en plus difficiles et compliquées. Compte tenu de la façon dont l'apprentissage en profondeur représente 40% de la valeur annuelle de toutes les analyses de données, il est utile de savoir comment ces modèles sont créés. 

La formation au modèle d'apprentissage automatique est un vaste domaine

Ces cinq techniques ne sont qu'un exemple de la façon dont vous pouvez former un modèle d'apprentissage automatique. Les principes de base restent les mêmes dans différentes approches, mais la formation au modèle ML est un domaine vaste et varié. De nouvelles méthodes d'apprentissage émergeront au fur et à mesure que la technologie s'améliorera, amenant ce domaine encore plus loin.