Qu’est-ce qu’un modèle ML ?

L’apprentissage automatique est une branche de l’intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur l’entraînement des machines et des ordinateurs pour imiter la façon dont les humains apprennent, exécutent des tâches de manière autonome et améliorent leur précision grâce à l’exposition à davantage de données et d’expériences. Un modèle d’apprentissage automatique est un programme informatique capable de prendre des décisions automatiquement sur la base de la reconnaissance des motifs. Il s’agit essentiellement d’une représentation mathématique des relations au sein d’un ensemble de données qui peut être utilisée pour effectuer des classifications ou prendre des décisions éclairées sur des données inconnues.

Les entreprises peuvent bénéficier des modèles de machine learning pour automatiser des tâches complexes, telles que la détection de motifs ou d’anomalies dans de grands volumes de données. Toutefois, compte tenu des nombreux types de modèles ML disponibles aujourd’hui, ainsi que de la complexité du processus de développement et de déploiement des modèles, le choix et la mise en œuvre du bon modèle pour un cas d’utilisation particulier peuvent s’avérer difficiles.

Aperçu des modèles d’apprentissage automatique

Un modèle de machine learning est un logiciel capable de reconnaître automatiquement des motifs. Les modèles ML sont capables de faire cela parce qu’ils passent par un processus d’entraînement qui les expose aux données et leur permet d’« apprendre » quels motifs sont présents dans les données.

Cette approche de la reconnaissance des motifs et du traitement des données distingue les modèles ML des autres types d’applications logicielles. D’autres types de programmes nécessitent une logique explicite pour traiter les informations ou prendre des décisions. Les développeurs ont la tâche d’écrire un code qui définit comment une application doit se comporter en réponse à une entrée spécifique.

En outre, les modèles ML peuvent prendre des décisions ou des mesures sans nécessiter d’instructions explicites dans leur code qui définissent comment répondre à chaque action ou demande de l’utilisateur. Au lieu de cela, les modèles ML s’appuient sur la reconnaissance des motifs pour guider leur comportement. Cette capacité est précieuse, car elle signifie que les modèles ML sont efficaces pour les cas d’utilisation où il serait impossible ou infaisable d’anticiper toutes les entrées de données possibles et de mettre en œuvre une logique pour les traiter.

Par exemple, un modèle ML qui alimente un chatbot peut formuler des réponses aux questions ouvertes des utilisateurs sans nécessiter d’instructions pour identifier chaque chaîne de caractères précise que les utilisateurs peuvent saisir et générer une réponse appropriée. Au lieu de cela, le modèle génère des réponses en comparant les données de l’utilisateur à des motifs de questions-réponses dans les données d’entraînement du modèle, puis en générant des réponses aux données qui suivent les mêmes motifs que ceux présents dans les données d’entraînement.

Les modèles ML peuvent être classés en fonction des méthodes qu’ils utilisent pour traiter les données et identifier les motifs. Les exemples les plus courants sont les suivants :

• Régression linéaire : La régression linéaire, l’un des types les plus simples de techniques de modèles ML, détermine les liens entre les variables d’intérêt et les entrées en prédisant des valeurs numériques continues.
• Machines à vecteurs de support (SVM) : Un autre type de modèle relativement simple qui fonctionne en séparant les données en catégories pour la classification et la régression.
• Arbres de décision : Un modèle plus avancé qui crée un modèle arborescent des décisions et de leurs conséquences.
• Forêt aléatoire : Une variante des modèles d’arbres de décision qui génère plusieurs arbres décisionnels et combine leurs résultats afin de prendre des décisions.
• Algorithme de type « boosting » : Une approche qui évalue les relations entre les points de données afin de convertir les apprenants faibles (c’est-à-dire les relations qui sont aléatoires ou proches de l’aléatoire) en apprenants forts (qui impliquent des relations significatives entre les données).
• Réseaux neuronaux : Un type avancé de modèle ML qui imite la structure et le fonctionnement du cerveau humain pour reconnaître les relations au sein d’ensembles de données complexes et multicouches.

Techniques de formation de modèles ML

Outre les modèles décrits ci-dessus, les modèles peuvent être classés en fonction des méthodes d’apprentissage des données qu’ils utilisent. Les trois techniques de formation les plus courantes sont les suivantes :

1. Modèles d’apprentissage supervisé : Ces modèles s’appuient sur des données étiquetées pour la formation. Cela signifie qu’avant que les données ne soient exposées aux modèles pour l’apprentissage, elles reçoivent des étiquettes qui identifient le type d’information représenté dans les données. Sur la base des étiquettes, le modèle peut reconnaître des schémas dans la relation entre les données. L’un des défis de l’apprentissage supervisé est que l’étiquetage des données est un processus manuel qui peut prendre beaucoup de temps.
2. Modèles d’apprentissage non supervisés : Un modèle non supervisé s’entraîne sur des données qui ne sont pas étiquetées. Au lieu de cela, le modèle identifie automatiquement les relations entre les données, généralement en analysant de grands volumes de données pour reconnaître les motifs qui y sont incorporés. L’apprentissage non supervisé ne nécessitant pas de données étiquetées, l’acquisition de données d’entraînement pour les modèles non supervisés est généralement plus facile que pour les modèles supervisés ; cependant, l’absence de données étiquetées peut également rendre plus difficile l’orientation du modèle vers des types de résultats spécifiques.
3. Apprentissage par renforcement : Selon cette approche, un modèle apprend par essais et erreurs en interagissant avec un environnement et en recevant un retour d’information sur la validité de chaque interaction. L’apprentissage par renforcement peut aider à guider les modèles vers des résultats optimaux sans exiger des développeurs ML qu’ils étiquettent les données avant le début du processus de formation.

Certains modèles ML combinent plusieurs approches. Par exemple, bon nombre des grands modèles de langage (LLM) qui sont à la base des plateformes d’IA générative populaires d’aujourd’hui comme les modèles GPT d’OpenAI ont été formés principalement sur des données non étiquetées. Cela signifie qu’ils n’ont pas été supervisés pendant la majeure partie du processus d’entraînement. Cependant, comme ils ont également reçu des données étiquetées, ils peuvent être considérés comme des modèles partiellement supervisés.

Étapes de la construction d’un modèle ML

La construction d’un modèle ML est un processus en plusieurs étapes. Les étapes clés sont les suivantes :

• Collecte des données : Il s’agit d’une étape cruciale dans la création d’un modèle d’apprentissage automatique, car elle jette les bases de la construction de modèles précis. Au cours de cette phase de développement d’un modèle d’apprentissage automatique, des données pertinentes sont collectées à partir de diverses sources afin d’entraîner le modèle d’apprentissage automatique et de lui permettre de faire des prédictions précises.
• Prétraitement des données : Cette étape consiste à nettoyer l’ensemble des données en remplaçant les valeurs manquantes, en supprimant les informations en double et en normalisant ou en mettant à l’échelle les données afin d’en assurer l’uniformité.
• Sélection des caractéristiques : La sélection des caractéristiques permet d’identifier les attributs les plus pertinents afin d’améliorer les performances du modèle et d’en réduire la complexité.
• Sélection d’un algorithme : Les équipes sélectionnent un algorithme qui correspond au type de problème (classification, régression ou regroupement) et à la nature de l’ensemble de données avec lequel elles travaillent. Elles prennent également en compte des considérations telles que l’interprétabilité, les ressources informatiques nécessaires à l’entraînement du modèle et la capacité du modèle à fonctionner correctement lorsqu’il est utilisé avec un grand volume de données.
• Entraînement du modèle : L’entraînement consiste à exposer le modèle à une partie des données prétraitées, ainsi qu’à des hyperparamètres (qui répondent à des priorités telles que l’optimisation de la performance du modèle).
• Évaluation : Une fois l’entraînement terminé, le modèle est évalué en comparant son comportement en réponse aux données d’entrée. Si le modèle ne fonctionne pas comme souhaité, les développeurs peuvent effectuer un entraînement supplémentaire basé sur des données d’entraînement nouvelles ou élargies, ou en utilisant des hyperparamètres modifiés.

Après avoir construit un modèle, les développeurs ML peuvent procéder au déploiement du modèle. Il s’agit de rendre le modèle accessible aux utilisateurs finaux dans un environnement de production. Le modèle effectue ensuite une inférence, c’est-à-dire le processus par lequel il réagit aux données de l’utilisateur dans le monde réel.

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