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

De nombreuses personnes assimilent l’apprentissage automatique (AA) à l’intelligence artificielle (IA), qu’elles en soient conscientes ou non. L’AA est l’un des sous-ensembles les plus excitants et les plus prometteurs de ce domaine, et tout repose sur 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 l’enseigner à reconnaître des modèles. Ce processus s’appelle la formation et est sans doute l’étape la plus importante du parcours de l’apprentissage automatique. La formation pose les fondements des cas d’utilisation futurs des modèles d’AA et c’est là que réside leur succès ou leur échec. Voici un regard plus approfondi sur son fonctionnement.

Les bases de la formation de modèles d’apprentissage automatique

La formation d’apprentissage automatique débute souvent par l’extraction de données dans de nombreux cas. Cette ressource vous permettra d’enseigner à votre algorithme, la formation fiable commence donc par la collecte d’informations pertinentes et précises. Les data scientists commencent souvent avec des ensembles de données qu’ils connaissent pour aider à repérer les inexactitudes, prévenant ainsi les problèmes plus tard. Rappelez-vous que votre modèle d’AA ne peut être aussi efficace que ses informations sont précises et propres.

Ensuite, les data scientists choisissent un modèle qui correspond à la reconnaissance de modèles qu’ils souhaitent. Ces modèles 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 l’ajusterez jusqu’à ce qu’il puisse reconnaître avec précision ces tendances.

À partir de là, le processus de formation est une longue série d’essais et d’erreurs. Vous donnerez à l’algorithme davantage de données, verrez comment il les interprète, puis l’ajusterez au besoin pour le rendre plus précis. Au fur et à mesure que le processus se poursuit, le modèle devrait devenir de plus en plus fiable et gérer des problèmes plus complexes.

Techniques de formation d’AA

Les bases de la formation d’AA restent en grande partie les mêmes entre les méthodes, mais les approches spécifiques varient considérablement. Voici quelques-unes des techniques de formation d’AA les plus courantes que vous verrez utilisées aujourd’hui.

1. Apprentissage supervisé

La plupart des techniques d’AA entrent dans deux grandes catégories : l’apprentissage supervisé ou non supervisé. Les approches supervisées utilisent des ensembles de données étiquetés pour améliorer leur précision. Les entrées et les sorties étiquetées fournissent une référence pour que le modèle puisse mesurer ses performances, l’aidant ainsi à apprendre avec le temps.

L’apprentissage supervisé remplit généralement l’une de deux tâches : la classification, qui met les données en catégories, ou la régression, qui analyse les relations entre les différentes variables, faisant souvent des prévisions à partir de ces informations. Dans les deux cas, les modèles supervisés offrent une grande précision mais nécessitent beaucoup d’efforts de la part des data scientists pour les étiqueter.

2. Apprentissage non supervisé

En revanche, les approches non supervisées d’apprentissage automatique n’utilisent pas de données étiquetées. Par conséquent, elles nécessitent une intervention humaine minimale, d’où le titre « non supervisé ». Cela peut être utile étant donné la pénurie croissante de data scientists, mais comme ils fonctionnent différemment, ces modèles sont mieux adaptés à d’autres tâches.

Les modèles d’AA supervisés sont bons pour agir sur les relations dans un ensemble de données, tandis que les modèles non supervisés révèlent ce que ces connexions sont. L’apprentissage non supervisé est la voie à suivre si vous devez 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 de formation de modèles d’AA. Elle peut être supervisée ou non supervisée et divise les charges de travail sur plusieurs processeurs pour accélérer le processus. Au lieu de faire passer un ensemble de données à la fois dans un modèle, cette approche utilise le calcul distribué pour traiter plusieurs ensembles de données simultanément.

Parce qu’elle traite plus de données en même temps, la formation distribuée peut considérablement réduire le temps nécessaire pour former un modèle. Cette vitesse permet également de créer des algorithmes plus précis, car vous pouvez faire plus pour les affiner dans le même laps de temps.

4. Apprentissage multitâche

L’apprentissage multitâche est un autre type de formation d’AA qui fait plusieurs choses simultanément. Dans ces techniques, vous enseignez à un modèle à effectuer plusieurs tâches liées en même temps, au lieu de nouvelles choses une par une. L’idée est que cette approche groupée produit de meilleurs résultats que n’importe quelle tâche prise individuellement.

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

5. Apprentissage par transfert

L’apprentissage par transfert est similaire mais adopte une approche plus linéaire. Cette technique enseigne à un modèle une tâche, puis utilise celle-ci comme référence pour commencer à apprendre quelque chose de lié. Par conséquent, l’algorithme peut devenir de plus en plus précis avec le temps et gérer des problèmes plus complexes.

De nombreux algorithmes d’apprentissage profond utilisent l’apprentissage par transfert car c’est un excellent moyen de construire des tâches de plus en plus complexes. Étant donné que l’apprentissage profond représente 40 % de la valeur annuelle de toutes les analyses de données, il vaut la peine de savoir comment ces modèles sont créés.

La formation de modèles d’apprentissage automatique est un domaine vaste

Ces cinq techniques ne sont qu’un échantillon de la façon dont vous pouvez former un modèle d’apprentissage automatique. Les principes de base restent les mêmes entre les différentes approches, mais la formation de modèles d’AA est un domaine vaste et varié. De nouvelles méthodes d’apprentissage émergeront à mesure que la technologie s’améliore, poussant ainsi ce domaine encore plus loin.