Choix et entraînement des algorithmes
2.3. Choix et entraînement des algorithmes
Le choix et l'entraînement des algorithmes sont des étapes cruciales dans le développement d'un modèle de Machine Learning (ML). Ces étapes nécessitent une compréhension approfondie des types d'algorithmes disponibles, ainsi que des techniques pour les entraîner efficacement.
Types d’algorithmes
Il existe plusieurs types d'algorithmes de Machine Learning, chacun ayant ses forces et ses faiblesses. Parmi les plus courants, nous avons :
- Algorithmes supervisés :
- Régression linéaire
- Arbres de décision
- Forêts aléatoires
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Machines à vecteurs de support (SVM)
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Algorithmes non supervisés :
- Clustering (Kmeans, DBSCAN)
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Analyse en composantes principales (PCA)
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Algorithmes de renforcement :
- Qlearning
- Apprentissage par réseau de neurones profonds (Deep QNetworks, DQN)
Critères de choix
Le choix de l'algorithme dépend de plusieurs facteurs :
- Nature des données : Certaines algorithmes sont mieux adaptés aux données structurées, telles que la régression linéaire, tandis que d'autres, comme les réseaux de neurones, excellent avec des données non structurées.
- Complexité du problème : Les problèmes complexes peuvent nécessiter des algorithmes sophistiqués comme les réseaux de neurones profonds.
- Interprétabilité : Parfois, il est essentiel de pouvoir expliquer le fonctionnement de l'algorithme, comme dans les secteurs réglementés. Les arbres de décision sont souvent préférés pour leur transparence.
Entraînement des algorithmes
L'entraînement des algorithmes implique plusieurs étapes :
- Séparation des données : Les données sont généralement divisées en ensembles d'entraînement, de validation et de test pour évaluer la performance du modèle.
- Optimisation des hyperparamètres : Les algorithmes ont des hyperparamètres qui nécessitent un ajustement pour améliorer la précision. Des techniques comme la recherche en grille ou l'optimisation bayésienne peuvent être utilisées.
- Évaluation continue : L'entraînement n'est pas une étape unique mais un processus itératif. Des métriques telles que la précision, le rappel et le score F1 sont cruciales pour monitorer les performances du modèle.
Outils et bibliothèques
Les outils et bibliothèques comme scikitlearn, TensorFlow et PyTorch facilitent grandement le développement et l'entraînement des modèles de Machine Learning. Ils offrent des implémentations efficaces et optimisées de divers algorithmes.
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