En attendant, pour une meilleure décision, voici une liste de contrôle des facteurs pour vous:
- Vérifiez si le modèle correspond à votre objectif commercial.
- Combien de prétraitement le modèle nécessite.
- Vérifiez la précision du modèle.
- À quel point le modèle est-il explicable.
L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle qui permet aux machines d’apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou de prendre des décisions sans être explicitement programmées. Il s’agit d’un outil puissant qui peut être utilisé dans un large éventail d’applications, du traitement du langage naturel à la reconnaissance d’images et à la détection des fraudes. Cependant, choisir le bon modèle d’apprentissage automatique peut s’avérer une tâche ardue, surtout si vous êtes novice dans ce domaine. Dans cet article, nous vous proposons un guide complet pour vous aider à choisir le bon modèle d’apprentissage automatique pour votre projet.
Le processus d’apprentissage d’une intelligence artificielle est appelé formation. Il consiste à alimenter l’algorithme d’apprentissage automatique avec un ensemble de données et à le laisser apprendre à partir de celles-ci. Au cours de la formation, l’algorithme tente de trouver des modèles et des relations dans les données qui peuvent être utilisés pour faire des prédictions ou prendre des décisions. La qualité des données d’apprentissage et la capacité de l’algorithme à apprendre à partir de ces données sont des facteurs cruciaux qui déterminent la précision et l’efficacité du modèle.
Éviter le sur-apprentissage
Le sur-apprentissage, également appelé « overfitting », est un problème courant dans l’apprentissage automatique. Il se produit lorsque le modèle est trop complexe et tente de s’adapter trop étroitement aux données d’apprentissage, ce qui se traduit par des performances médiocres sur les nouvelles données. Pour éviter le surapprentissage, il est important d’utiliser un modèle simple capable de bien se généraliser aux nouvelles données. Les techniques de régularisation, telles que la régularisation L1 et L2, peuvent également être utilisées pour réduire la complexité du modèle et éviter le surajustement.
Pourquoi la validation croisée ?
La validation croisée est une technique utilisée pour évaluer les performances d’un modèle d’apprentissage automatique. Elle consiste à diviser l’ensemble de données en deux ensembles, l’un de formation et l’autre de test, puis à répéter le processus plusieurs fois avec différentes partitions. Cela permet de s’assurer que le modèle n’est pas surajusté par rapport aux données d’apprentissage et qu’il est capable de bien se généraliser à de nouvelles données. La validation croisée est une étape essentielle du processus d’apprentissage automatique et doit être utilisée pour évaluer les performances de tout modèle avant son déploiement.
Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être classés en deux grandes catégories : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. Dans l’apprentissage supervisé, l’algorithme est formé à l’aide de données étiquetées, dont la sortie correcte est connue. L’algorithme apprend à mettre en correspondance les entrées et les sorties, et peut ensuite être utilisé pour faire des prédictions sur de nouvelles données. Dans l’apprentissage non supervisé, l’algorithme est formé à l’aide de données non étiquetées, où la sortie correcte n’est pas connue. L’algorithme apprend à identifier des modèles et des relations dans les données et peut être utilisé pour des tâches telles que le regroupement et la détection d’anomalies.
Il existe de nombreux algorithmes d’apprentissage automatique, chacun ayant ses propres forces et faiblesses. Parmi les algorithmes les plus couramment utilisés figurent la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires, les machines à vecteurs de support, les k-voisins les plus proches et les réseaux neuronaux. Le choix de l’algorithme dépend de la nature des données et de la tâche à accomplir. Il est important d’expérimenter différents algorithmes et d’évaluer leurs performances à l’aide de la validation croisée avant de sélectionner le modèle final.
En conclusion, le choix du bon modèle d’apprentissage automatique est une étape critique du processus d’apprentissage automatique. Il nécessite d’étudier attentivement le processus d’apprentissage, d’éviter le sur-apprentissage, d’utiliser la validation croisée, de comprendre la différence entre l’apprentissage supervisé et non supervisé, et de connaître les différents algorithmes d’apprentissage automatique. En suivant ces lignes directrices, vous pouvez sélectionner le meilleur modèle pour votre projet et obtenir des résultats précis et fiables.