Définir un problème en apprentissage automatique (ML) implique une approche systématique pour formuler la tâche à accomplir d'une manière qui peut être résolue à l'aide de techniques de ML. Ce processus est crucial car il pose les bases de l'ensemble du pipeline ML, de la collecte de données à la formation et à l'évaluation des modèles. Dans cette réponse, nous présenterons les étapes algorithmiques pour définir un problème en ML, en fournissant une explication détaillée et complète.
1. Identifiez l’objectif :
La première étape consiste à définir clairement l’objectif du problème ML. Cela implique de comprendre le résultat souhaité ou la prédiction que le modèle ML devrait fournir. Par exemple, dans une tâche de classification des courriers indésirables, l'objectif pourrait être de classer avec précision les courriers électroniques comme spam ou non-spam.
2. Formulez le problème :
Une fois l’objectif identifié, il faut formuler le problème. Cela inclut la détermination du type de problème de ML, qui peut appartenir à l’une des catégories suivantes :
un. Apprentissage supervisé : si des données étiquetées sont disponibles, le problème peut être présenté comme une tâche d'apprentissage supervisé. Cela implique de prédire une variable de sortie à partir d'un ensemble de variables d'entrée basées sur un ensemble de données de formation. Par exemple, prédire les prix des logements en fonction de caractéristiques telles que l'emplacement, la taille et le nombre de pièces.
b. Apprentissage non supervisé : si seules des données non étiquetées sont disponibles, le problème peut être présenté comme une tâche d'apprentissage non supervisé. Le but ici est de découvrir des modèles ou des structures au sein des données sans aucune variable de sortie prédéfinie. Les algorithmes de clustering, tels que K-means, peuvent être utilisés pour regrouper des points de données similaires.
c. Apprentissage par renforcement : dans l'apprentissage par renforcement, un agent apprend à interagir avec un environnement pour maximiser un signal de récompense. Le problème est présenté comme un processus de décision de Markov (MDP), dans lequel l'agent prend des actions en fonction de l'état actuel et reçoit des commentaires sous forme de récompenses. Les exemples incluent la formation d’un agent à jouer à des jeux ou à contrôler des robots.
3. Définissez l'entrée et la sortie :
Ensuite, il est important de définir les variables d'entrée et de sortie pour le problème ML. Cela implique de spécifier les caractéristiques ou les attributs qui seront utilisés comme entrées dans le modèle ML et la variable cible que le modèle doit prédire. Par exemple, dans une tâche d'analyse des sentiments, l'entrée peut être un document texte, tandis que la sortie est l'étiquette du sentiment (positif, négatif ou neutre).
4. Rassembler et prétraiter les données :
Les données jouent un rôle crucial dans le ML et il est essentiel de rassembler un ensemble de données adapté au problème en question. Cela implique de collecter des données pertinentes qui représentent le scénario réel dans lequel le modèle sera déployé. Les données doivent être diverses, représentatives et couvrir un large éventail d'entrées et de sorties possibles.
Une fois les données collectées, des étapes de prétraitement doivent être effectuées pour nettoyer et transformer les données dans un format approprié pour les algorithmes ML. Cela peut inclure la suppression des doublons, la gestion des valeurs manquantes, la normalisation des fonctionnalités et le codage des variables catégorielles.
5. Divisez l'ensemble de données :
Pour évaluer les performances d'un modèle ML, il est nécessaire de diviser l'ensemble de données en ensembles de formation, de validation et de test. L'ensemble de formation est utilisé pour entraîner le modèle, l'ensemble de validation est utilisé pour régler les hyperparamètres et évaluer différents modèles, et l'ensemble de tests est utilisé pour évaluer les performances finales du modèle sélectionné. La répartition des données doit être effectuée avec soin pour garantir des échantillons représentatifs dans chaque ensemble.
6. Sélectionnez un algorithme ML :
En fonction de la formulation du problème et du type de données, un algorithme de ML approprié doit être sélectionné. Il existe divers algorithmes disponibles, tels que les arbres de décision, les machines à vecteurs de support, les réseaux de neurones et les méthodes d'ensemble. Le choix de l'algorithme dépend de facteurs tels que la complexité du problème, les ressources informatiques disponibles et les exigences d'interprétabilité.
7. Former et évaluer le modèle :
Une fois l'algorithme sélectionné, le modèle doit être entraîné à l'aide de l'ensemble de données d'entraînement. Pendant la formation, le modèle apprend les modèles et les relations sous-jacentes dans les données. Après la formation, le modèle est évalué à l'aide de l'ensemble de validation pour évaluer ses performances. Des mesures telles que l'exactitude, la précision, le rappel et le score F1 peuvent être utilisées pour mesurer les performances du modèle.
8. Affiner et optimiser :
Sur la base de l’évaluation des performances, le modèle devra peut-être être affiné et optimisé. Cela implique d'ajuster les hyperparamètres, tels que le taux d'apprentissage, la régularisation ou l'architecture réseau, pour améliorer les performances du modèle. Des techniques telles que la validation croisée et la recherche de grille peuvent être utilisées pour trouver les hyperparamètres optimaux.
9. Testez et déployez :
Une fois le modèle affiné et optimisé, il doit être testé à l’aide de l’ensemble de données de test pour obtenir une évaluation finale des performances. Si le modèle répond aux critères de performances souhaités, il peut être déployé dans un environnement de production pour faire des prédictions sur de nouvelles données invisibles. Une surveillance et une mise à jour périodique du modèle peuvent être nécessaires pour garantir sa performance continue.
La définition d'un problème en ML implique une approche algorithmique systématique qui comprend l'identification de l'objectif, la formulation du problème, la définition des entrées et des sorties, la collecte et le prétraitement des données, la division de l'ensemble de données, la sélection d'un algorithme de ML, la formation et l'évaluation du modèle, le réglage fin et optimiser, et enfin tester et déployer le modèle.
D'autres questions et réponses récentes concernant EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Qu'est-ce que la synthèse vocale (TTS) et comment fonctionne-t-elle avec l'IA ?
- Quelles sont les limites du travail avec de grands ensembles de données en apprentissage automatique ?
- L’apprentissage automatique peut-il apporter une assistance dialogique ?
- Qu'est-ce que le terrain de jeu TensorFlow ?
- Que signifie réellement un ensemble de données plus volumineux ?
- Quels sont quelques exemples d’hyperparamètres d’algorithme ?
- Qu’est-ce que l’apprentissage ensamble ?
- Que se passe-t-il si l’algorithme d’apprentissage automatique choisi ne convient pas et comment peut-on être sûr de sélectionner le bon ?
- Un modèle de machine learning a-t-il besoin d’être supervisé lors de sa formation ?
- Quels sont les paramètres clés utilisés dans les algorithmes basés sur les réseaux neuronaux ?
Afficher plus de questions et réponses dans EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning