Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'évaluation et l'amélioration des modèles de Machine Learning sont des étapes cruciales pour garantir leur performance et leur fiabilité. L'évaluation consiste à mesurer les performances d'un modèle en utilisant des métriques quantitatives, tandis que l'amélioration cherche à optimiser ces performances grâce à divers ajustements et techniques.
Pour évaluer un modèle de Machine Learning, on utilise différentes métriques selon le type de problème (classification, régression, etc.). Parmi les plus courantes, on trouve : Exactitude (Accuracy) : le pourcentage de prédictions correctes parmi le total des prédictions. Précision et rappel (Precision & Recall) : particulièrement utiles dans les cas de déséquilibre des classes. AUCROC : indique la capacité du modèle à distinguer entre les classes positives et négatives.
Paragraphe important : Il est souvent nécessaire de diviser les données en ensembles d'entraînement et de test pour évaluer correctement un modèle. L'utilisation de la validation croisée permet de réduire le risque de surapprentissage en entraînant et testant le modèle sur plusieurs sousensembles des données.
Une fois le modèle évalué, des techniques d'amélioration peuvent être mises en œuvre pour augmenter ses performances : Ajustement des hyperparamètres : Modifier des paramètres spécifiques à l'algorithme pour optimiser les résultats. Sélection de caractéristiques : Choisir les variables les plus pertinentes pour le modèle afin de réduire la complexité et améliorer la performance. Ingénierie des caractéristiques : Créer de nouvelles caractéristiques plus représentatives du problème à résoudre. Ensembles de modèles : Utiliser plusieurs modèles pour prendre des décisions, comme dans le cas des forêts aléatoires ou du boosting.
Paragraphe important : Une fois que ces ajustements sont effectués, il est crucial de réévaluer le modèle pour vérifier que les améliorations ont bien porté leurs fruits et n'ont pas introduit de surapprentissage ou de sousapprentissage.
L'évaluation et l'amélioration des modèles de Machine Learning sont des processus itératifs. Chaque cycle d'évaluation et d'ajustement rend le modèle plus robuste et mieux adapté aux données, tout en tenant compte des compromis entre précision, complexité, et performance.