Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'évaluation des modèles est une étape essentielle dans le développement de modèles de machine learning, car elle permet de mesurer leur efficacité, leur précision et leur capacité à généraliser sur des données non vues. Le processus général d'évaluation se divise en plusieurs étapes clés, chacune jouant un rôle crucial pour s'assurer que le modèle est performant et robuste.
La première étape consiste à définir clairement les objectifs que le modèle doit atteindre. Cela peut inclure des métriques spécifiques à optimiser, comme l'exactitude pour un modèle de classification, ou l'erreur quadratique moyenne pour un modèle de régression. Il est crucial de comprendre les besoins du projet et de déterminer quelles métriques de performance seront les plus pertinentes pour évaluer le modèle.
Avant de commencer l'entraînement du modèle, on doit diviser les données en ensembles d'entraînement et de test. Typiquement, entre 70% et 80% des données sont utilisées pour l'entraînement, tandis que les 20% à 30% restants sont réservés pour tester la performance du modèle. Cette séparation garantit que la performance estimée du modèle est évaluée sur des données non vues, ce qui aide à prévenir le surajustement.
Le choix des métriques d'évaluation est crucial et doit correspondre aux objectifs définis. Par exemple, pour un problème de classification, des métriques comme l'exactitude (accuracy), la précision (precision), le rappel (recall) et le score F1 peuvent être utilisées. En régression, l'erreur quadratique moyenne (MSE), l'erreur absolue moyenne (MAE) et le coefficient de détermination (R²) sont courants.
Une fois les données divisées et les métriques choisies, on entraîne le modèle sur l'ensemble d'entraînement. Il est important de s'assurer que le processus d'entraînement est bien contrôlé et reproductible, en utilisant des hyperparamètres fixes et des méthodes spécifiques d'optimisation.
Après l'entraînement, valider le modèle sur l'ensemble de test pour estimer ses performances. Analyser les résultats des différentes métriques permet de comprendre où le modèle performe bien et où il a des lacunes. Si des problèmes comme le surajustement ou le sousajustement sont détectés, des ajustements peuvent être nécessaires, comme la modification des hyperparamètres ou l'utilisation de techniques de régularisation.
Enfin, il est crucial de documenter les résultats et les processus utilisés. Le rapport doit inclure une analyse détaillée des performances du modèle, les ajustements réalisés et les recommandations pour les étapes futures. En fonction des conclusions, il peut être nécessaire de réitérer le processus avec des ajustements pour améliorer le modèle.