Comment former et tester les algorithmes d’intelligence artificielle

L’efficacité des algorithmes est essentielle dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA), qui se développe rapidement. Les algorithmes d’intelligence artificielle doivent être entraînés et testés de manière stratégique pour garantir des performances optimales et des prévisions précises. Ce manuel approfondi examine les meilleures techniques de test et d’entraînement des algorithmes d’intelligence artificielle, offrant aux novices comme aux experts les compétences dont ils ont besoin pour mener à bien cette procédure délicate.

Comprendre les bases

Il est important de comprendre les idées de base avant de se plonger dans les meilleures pratiques. Lorsqu’un système d’intelligence artificielle est entraîné, un vaste ensemble de données lui est présenté, ce qui permet au modèle de trouver des modèles et des connexions dans les données. En revanche, les tests permettent d’évaluer la généralisabilité du modèle en analysant ses performances sur des données fraîches et non testées.

La qualité des données est essentielle

Les algorithmes d’intelligence artificielle fiables s’appuient sur des données de premier ordre. Le slogan de l’industrie de l’IA, « garbage in, garbage out », souligne l’importance des données d’entrée. Assurez-vous que l’ensemble de données dont vous disposez est représentatif, varié et exempt de biais. La préparation et le nettoyage des données sont des étapes cruciales pour améliorer leur qualité.

Diviser les données de manière efficace

Créez trois sous-ensembles de votre ensemble de données : test, validation et formation. Le modèle est formé sur l’ensemble de formation, affiné sur l’ensemble de validation, puis testé sur l’ensemble de test afin d’évaluer ses performances. Les divisions 80-10-10 ou 70-15-15 sont fréquemment utilisées, en fonction de la taille de l’ensemble de données.

Mise à l’échelle et normalisation des caractéristiques

Pour maintenir l’homogénéité et empêcher qu’un trait ne prenne le pas sur les autres, il convient de normaliser ou de mettre à l’échelle les caractéristiques d’entrée. Les méthodes qui préservent la cohérence de l’ampleur des caractéristiques, telles que la normalisation du score Z ou l’échelle Min-Max, permettent d’améliorer la convergence au cours de la formation.

Choisir le bon algorithme

Si le problème est un problème de classification, de régression ou de regroupement, le choix du bon algorithme dépendra de ses caractéristiques. Tenez compte de variables telles que l’efficacité du calcul, l’interprétabilité et la complexité lorsque vous expérimentez différents modèles et algorithmes.

Réglage des hyperparamètres

Ajustez les hyperparamètres pour améliorer les performances du modèle. Des méthodes telles que la recherche par grille et la recherche aléatoire permettent de trouver l’ensemble idéal d’hyperparamètres. Ajustez régulièrement ces paramètres en fonction des performances du modèle.

Mettre en œuvre des techniques de régularisation

Le surajustement est un problème fréquent lorsque le modèle fonctionne bien sur les données d’apprentissage mais mal sur les nouvelles données. Les régularisations L1 et L2, par exemple, pénalisent les modèles complexes et empêchent le surajustement en encourageant la simplicité.

Surveiller et visualiser l’apprentissage du modèle

Observez très attentivement le processus de formation. Prêtez attention aux mesures telles que la précision et la perte. Identifiez les problèmes éventuels et procédez plus facilement aux ajustements nécessaires en visualisant la progression de l’apprentissage à l’aide d’outils tels que TensorBoard.

Évaluer les données invisibles

Il est essentiel d’évaluer les performances des systèmes d’intelligence artificielle dans le monde réel à l’aide de données inédites. Pour évaluer la capacité de généralisation du modèle, utilisez un ensemble de tests indépendant qui n’a pas été vu pendant la formation.

Utiliser plusieurs mesures d’évaluation

Utilisez une série de mesures pour garantir une évaluation complète. La seule précision peut ne pas suffire. Pour les tâches de classification, considérez la précision, le rappel, le score F1 ou l’aire sous la courbe ROC – pour les tâches de régression, considérez l’erreur absolue moyenne ou le R-carré.

Validation croisée pour la robustesse

Pour garantir la robustesse de l’évaluation des performances, il convient d’utiliser des techniques de validation croisée, telles que la validation croisée k-fold. Pour ce faire, l’ensemble de données est divisé en k sous-ensembles. Le modèle est formé sur k-1 sous-ensembles et ses performances sont évaluées sur le sous-ensemble restant lors du test. Après avoir fait tourner le sous-ensemble de test et calculé la moyenne des résultats, cette procédure est répétée k fois.

Détecter et traiter les biais

Les modèles d’intelligence artificielle biaisés peuvent produire des résultats injustes et discriminatoires. Vérifiez et évaluez régulièrement les modèles biaisés, en particulier pour les applications sensibles telles que la finance ou le recrutement. Pour réduire les biais, modifiez les algorithmes, réévaluez les sources de données et utilisez des stratégies telles que la repondération.

Comprendre la matrice de confusion

Examinez la matrice de confusion pour les tâches impliquant une classification. Pour en savoir plus sur les performances du modèle, examinez les vrais positifs, les vrais négatifs, les faux positifs et les faux négatifs, en particulier dans les situations où certaines erreurs ont des répercussions plus graves.

Apprentissage d’ensemble

Lorsque vous combinez différents modèles pour améliorer les performances globales, prenez en considération les techniques d’apprentissage d’ensemble. Les techniques qui combinent les prédictions de plusieurs modèles, telles que le bagging et le boosting, peuvent réduire l’overfitting et augmenter la précision.

Mise à jour régulière des modèles

Les modèles d’intelligence artificielle doivent évoluer en fonction des modèles de données. Maintenez la pertinence et l’efficacité des modèles au fil du temps en les mettant à jour et en les réentraînant régulièrement. Au fur et à mesure que les modèles périmés s’adaptent de moins en moins aux distributions de données actuelles, ils risquent de perdre en précision.