Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Le Machine Learning (ML) est un sousensemble de l'intelligence artificielle qui permet aux machines d'apprendre à partir de données. Comprendre son fonctionnement est crucial pour saisir comment ces systèmes peuvent interpréter, analyser et même prédire des informations sans être explicitement programmés pour chaque tâche. Voici un aperçu détaillé du processus :
Le développement d'un modèle de ML suit généralement plusieurs étapes :
La collecte des données est une étape cruciale puisque la qualité du modèle dépend fortement de la qualité des données utilisées pour l'entraînement. Les données peuvent être collectées à partir de diverses sources comme des bases de données, des capteurs ou des fichiers logs.
Ensuite intervient la préparation des données, qui inclut : Le nettoyage des données pour supprimer les valeurs incorrectes ou manquantes. La transformation des données pour les mettre dans un format adapté à l'algorithme (normalisation, réduction de la dimensionnalité, etc.).
Le choix de l'algorithme dépend du type de problème (régression, classification, clustering, etc.). Les algorithmes couramment utilisés incluent les réseaux de neurones, le KNN (KNearest Neighbors), les forêts aléatoires et les SVM (Support Vector Machines).
L'entraînement du modèle consiste à utiliser les données pour ajuster les paramètres de l'algorithme de manière à minimiser l'erreur entre les prédictions du modèle et les résultats réels. Cet ajustement est réalisé via des techniques d'optimisation comme la descente de gradient.
L'évaluation du modèle est réalisée en utilisant des ensembles de données de validation pour mesurer diverses métriques de performance comme l'exactitude, la précision, le rappel et le score F1. Une fois la performance évaluée, des techniques d'amélioration telles que la régularisation, l'ajustement des hyperparamètres et l'utilisation de plus de données peuvent être utilisées pour améliorer le modèle.
Ensuite, une fois que le modèle a été évalué et affiné, il peut être déployé pour fonctionner en conditions réelles. Cependant, même en production, il est essentiel de surveiller la performance du modèle et de continuellement l'améliorer en l'entraînant avec de nouvelles données et en ajustant ses paramètres.