Entraînement des modèles de Machine Learning

Introduction

L’entraînement d’un modèle de Machine Learning consiste à permettre à un algorithme d’apprendre à partir de données pour effectuer des prédictions fiables. C’est un processus itératif, où le modèle est amélioré progressivement jusqu’à atteindre des performances satisfaisantes.

1. Préparation des données et des features

Avant de commencer l’entraînement, il est essentiel de préparer les données. Cela implique de sélectionner les features, c’est-à-dire les caractéristiques pertinentes qui seront utilisées par le modèle. Par exemple, pour prédire le prix d’une maison, les features peuvent inclure la surface, le nombre de chambres et la localisation.

Il est également crucial de s’assurer que les données sont propres et cohérentes, car des données de mauvaise qualité peuvent nuire à l’apprentissage.

2. Les ensembles de données : training, validation et test

Les données sont généralement divisées en trois ensembles :

• Training set : utilisé pour apprendre les relations entre les features et la cible.

• Validation set : utilisé pour évaluer les performances du modèle pendant l’entraînement et guider le réglage des hyperparamètres.

• Test set : utilisé pour mesurer la capacité finale du modèle à généraliser sur de nouvelles données qu’il n’a jamais vues.

Cette séparation permet de s’assurer que le modèle ne se contente pas de mémoriser les données d’entraînement, mais qu’il peut aussi faire des prédictions fiables sur de nouvelles données.

3. Choix de l’algorithme

Le choix de l’algorithme dépend du type de problème à résoudre :

• Régression : prédire une valeur continue (ex. : prix d’une maison).

• Classification : classer des objets ou des événements en catégories (ex. : spam ou non spam).

Il est souvent nécessaire de tester plusieurs algorithmes pour identifier celui qui convient le mieux, en tenant compte de critères comme la précision, le temps de calcul et la complexité du modèle.

4. L’entraînement du modèle

Le modèle apprend en traitant les données du training set. Selon la taille du dataset et la complexité du modèle, l’entraînement peut nécessiter une infrastructure performante.

• Pour des modèles simples ou des petits datasets, un ordinateur standard peut suffire.

• Pour des modèles complexes, comme les réseaux de neurones profonds, des serveurs équipés de GPU (unités de calcul spécialisées) ou des clusters de calcul peuvent être nécessaires pour accélérer l’apprentissage.

• L’infrastructure doit être adaptée à la taille des données et à la complexité du modèle afin d’éviter que l’entraînement ne prenne trop de temps ou dépasse la mémoire disponible.

L’apprentissage est un processus itératif : l’algorithme ajuste ses paramètres pour réduire l’erreur et améliorer la précision des prédictions. À chaque itération, on observe les performances, on ajuste les hyperparamètres, puis on relance l’entraînement.

5. Évaluation des performances

Pendant l’entraînement, il est important de suivre les métriques de performance pour savoir si le modèle apprend correctement et peut généraliser :

• Loss : mesure l’erreur du modèle. Une loss faible indique que le modèle fait moins d’erreurs.

• Accuracy : pourcentage de bonnes prédictions.

• Pour la régression, on peut utiliser le RMSE (Root Mean Squared Error).

• Pour la classification, une matrice de confusion permet de comprendre les erreurs par catégorie.

Ces métriques aident à détecter des problèmes comme le surapprentissage, lorsque le modèle fonctionne très bien sur le training set mais mal sur de nouvelles données.

6. Optimisation des hyperparamètres

Les hyperparamètres contrôlent le comportement de l’algorithme, par exemple le taux d’apprentissage, le nombre d’époques ou le nombre de couches dans un réseau de neurones.

L’hyperparameter tuning consiste à tester différentes valeurs pour ces paramètres afin d’améliorer les performances et éviter que le modèle ne stagne ou ne se suradapte aux données d’entraînement.

7. Synthèse du processus

L’entraînement d’un modèle de Machine Learning est donc un processus progressif et itératif qui combine :

1. La préparation des données et la sélection des features.

2. La division des données en training, validation et test set.

3. Le choix de l’algorithme adapté au problème.

4. L’apprentissage du modèle sur le training set, avec une infrastructure adaptée (GPU, cluster…) selon la taille et la complexité du modèle.

5. L’évaluation des performances et la surveillance des métriques.

6. L’optimisation des hyperparamètres.

Grâce à cette approche, le modèle devient capable de fournir des prédictions fiables et généralisables à de nouvelles données.

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Ce billet de blog fait partie du cours AWS AI Practitioner en français disponible sur Udemy et sur la plateforme LeCloudFacile.com.