Gérer un projet d'intelligence artificielle (Machine Learning)

Cet article décrit les étapes de la gestion d'un projet de machine learning et propose une checklist opérationnelle.

Note importante : cet article, à l'origine, en anglais, a été entièrement généré par un algorithme d'intelligence artificielle générative (Galactica) en novembre 2022, puis traduit par Deepl en français.

Introduction

Dans ce cours, nous aborderons les points suivants :

• Introduction à l'apprentissage automatique et à la science des données.
• Comment gérer un projet d'apprentissage automatique

Apprentissage automatique et science des données

Le terme d'apprentissage automatique a été inventé par Arthur Samuel en 1959, alors qu'il étudiait le jeu de dames. Le but du jeu est d'amener la dernière pièce du plateau (le roi) à l'autre côté du plateau, qui est le coin opposé. Les pièces du plateau peuvent être déplacées, mais chaque déplacement ne peut se faire que vers une case vide adjacente.

Si vous deviez jouer à ce jeu, vous auriez probablement une très bonne idée de l'endroit où déplacer vos pièces. Cela viendrait de votre expérience passée du jeu, et vous auriez également une certaine compréhension du jeu. Par exemple, vous savez que si vous avez une pièce dans un coin et que la pièce adverse est à côté de vous, il est généralement préférable de déplacer votre pièce vers l'autre coin du plateau. En effet, il est probable que votre adversaire se déplace dans la même direction et que votre pièce soit en mesure de capturer la pièce adverse.

L'objectif de l'apprentissage automatique est de développer des algorithmes capables d'apprendre par l'expérience et de s'améliorer à partir de leurs erreurs passées. C'est très similaire à la façon dont les humains apprennent. Dans l'apprentissage automatique, nous entraînons un algorithme sur un ensemble de données, qui est une collection de données. L'ensemble de données peut contenir des informations pertinentes pour le problème que nous essayons de résoudre. L'objectif de l'entraînement de l'algorithme est d'améliorer ses performances. Il s'agit de le rendre plus apte à prédire ou à classifier sur le jeu de données, ou de le rendre plus apte à apprendre du jeu de données.

La science des données est l'étude de la collecte, du traitement et de l'analyse des données. La science des données peut être considérée comme un vaste domaine, car il ne s'agit pas seulement d'apprentissage automatique, mais aussi d'acquisition de données, de traitement de données, d'analyse de données, de visualisation de données et de sécurité des données. Dans ce cours, nous allons nous concentrer sur l'apprentissage automatique.
Les quatre étapes d'un projet d'apprentissage automatique

Pour gérer un projet d'apprentissage automatique, il est important de comprendre d'abord les différentes étapes du projet. Nous allons aborder ici les quatre étapes d'un projet d'apprentissage automatique :

• Définition du problème
• Collecte des données
• Construction du modèle
• Évaluation du modèle

Définition du problème

Dans cette étape, nous essayons de comprendre le problème que nous tentons de résoudre. Il s'agit de la première étape du projet, et il est important de bien comprendre le problème.

Il est important de comprendre le problème car cela vous aidera dans la prochaine étape du projet. Dans la phase de collecte des données, nous recueillons les données. Il est important de savoir de quel type de données nous avons besoin et si nous pouvons collecter les données dont nous avons besoin.

Il est également important de comprendre le problème car cela vous aide dans l'étape de construction du modèle. À ce stade, nous essayons de construire un modèle. Un modèle est un algorithme que nous utilisons pour résoudre le problème. Il est important de savoir quel modèle est le mieux adapté au problème. Par exemple, si nous essayons de résoudre un problème de régression, il peut être préférable d'utiliser la régression linéaire plutôt que la régression par vecteur de support.

Enfin, il est important de comprendre le problème car cela vous aide dans l'étape d'évaluation du modèle. À ce stade, nous essayons d'évaluer le modèle. Nous pouvons avoir besoin d'évaluer le modèle pour voir s'il est suffisamment bon, ou nous pouvons avoir besoin d'évaluer le modèle pour voir s'il est meilleur qu'un modèle précédent.

Collecte des données

À cette étape, nous essayons de collecter les données dont nous avons besoin.

Il est important de collecter les données car si nous ne les avons pas, nous ne pouvons pas construire le modèle. Le modèle est l'algorithme que nous utilisons pour résoudre le problème, et le modèle sera entraîné sur les données. Le modèle ne sera capable de résoudre le problème que si nous disposons des données.

Il est important de collecter les données dont nous avons besoin car elles nous aideront à mieux résoudre le problème. Les données que nous collectons peuvent contenir des informations pertinentes pour le problème. Si les données contiennent des informations pertinentes, le modèle sera en mesure d'apprendre des données et de mieux résoudre le problème.

Il est important de collecter les données dont nous avons besoin car elles nous aideront à mieux évaluer le modèle. Dans l'étape d'évaluation du modèle, nous essayons d'évaluer le modèle. Nous pouvons avoir besoin d'évaluer le modèle pour voir s'il est suffisamment bon, ou nous pouvons avoir besoin d'évaluer le modèle pour voir s'il est meilleur qu'un modèle précédent. Pour évaluer le modèle, nous avons besoin des données.

Les données que nous collectons peuvent également contenir des informations non pertinentes. Si les données contiennent des informations non pertinentes, le modèle ne sera pas en mesure d'apprendre à partir des données, et le modèle ne sera pas en mesure de mieux résoudre le problème. Si les données contiennent des informations non pertinentes, le modèle ne sera pas en mesure d'apprendre des données et ne pourra pas mieux résoudre le problème. Le modèle apprend des données, mais il apprend à la fois des informations pertinentes et des informations non pertinentes. Les informations non pertinentes peuvent amener le modèle à apprendre des informations erronées, ce qui peut rendre le modèle moins performant.

Construction du modèle

À cette étape, nous essayons de construire le modèle dont nous avons besoin.

Il est important de construire le modèle car si nous n'avons pas le modèle, nous ne pouvons pas résoudre le problème. Le modèle est l'algorithme que nous utilisons pour résoudre le problème, et le modèle sera entraîné sur les données. Le modèle ne sera en mesure de résoudre le problème que si nous disposons du modèle.

Il est important de construire le modèle dont nous avons besoin car il nous aidera à mieux résoudre le problème. Le modèle est l'algorithme que nous utilisons pour résoudre le problème, et le modèle sera formé sur les données. Si le modèle est capable d'apprendre à partir des données, il sera en mesure de mieux résoudre le problème.

Évaluation du modèle

À ce stade, nous essayons d'évaluer le modèle.

Il est important d'évaluer le modèle car cela nous permet de savoir si le modèle est suffisamment bon. Si le modèle est suffisamment bon, alors nous pouvons arrêter de travailler sur le modèle. Le modèle ne sera en mesure de résoudre le problème que s'il est suffisamment bon.

Il est important d'évaluer le modèle car cela nous permet de savoir si le modèle est meilleur qu'un modèle précédent. Si le modèle est meilleur qu'un modèle précédent, alors nous pouvons arrêter de travailler sur le modèle précédent, et nous pouvons commencer à travailler sur le nouveau modèle. Le modèle ne sera en mesure de résoudre le problème que s'il est meilleur qu'un modèle précédent.

Les trois questions de l'apprentissage automatique

Pour gérer un projet d'apprentissage automatique, il est important de comprendre les trois questions de l'apprentissage automatique :

• De combien de données ai-je besoin ?
• Quel est le meilleur modèle pour ce problème ?
• Quelle sera la performance du modèle sur de nouvelles données ?

De combien de données ai-je besoin ?

Il est important de savoir de combien de données nous avons besoin car cela nous aide à collecter la bonne quantité de données. Nous allons collecter des données, et il est important de savoir combien de données nous avons besoin, afin de ne pas perdre de temps à collecter plus de données que nécessaire.

La quantité de données dont nous avons besoin est liée à la quantité d'informations dont nous avons besoin. Si nous avons besoin de plus d'informations, nous avons besoin de plus de données.

La quantité de données dont nous avons besoin est également liée à la quantité d'informations non pertinentes dont nous disposons. Si nous avons plus d'informations non pertinentes, nous avons besoin de plus de données.

La quantité de données dont nous avons besoin est également liée à la quantité de bruit dans les données. Si les données sont bruyantes, nous avons besoin de plus de données.

Quel est le meilleur modèle pour ce problème ?

Il est important de savoir quel est le meilleur modèle pour ce problème car cela nous aide à construire le bon modèle. Le modèle est l'algorithme que nous utilisons pour résoudre le problème, et il est important de savoir quel modèle est le mieux adapté au problème.

Le meilleur modèle est celui qui nous donnera les meilleurs résultats. Les résultats correspondent à la capacité du modèle à résoudre le problème.

Quelle sera la performance du modèle sur de nouvelles données ?

Il est important de connaître les performances du modèle sur de nouvelles données car cela nous permet de savoir si le modèle est suffisamment bon. Si le modèle fonctionne bien sur les nouvelles données, il est suffisant.

La performance du modèle sur les nouvelles données est également connue sous le nom d'erreur de généralisation. L'erreur de généralisation représente la performance du modèle sur les nouvelles données.

Liste de contrôle pour la gestion d'un projet d'apprentissage automatique

Pour gérer un projet d'apprentissage automatique, il est important de suivre la liste de contrôle de gestion de projet d'apprentissage automatique.

La liste de contrôle de gestion de projet d'apprentissage automatique est une liste de choses que vous devez faire à chaque étape du projet.

Définition du problème

• Quel est le problème que nous essayons de résoudre ?
• Quel est l'ensemble de données que nous allons utiliser ?
• L'ensemble de données est-il accessible au public ?
• L'ensemble de données provient-il d'une source fiable ?
• L'ensemble de données contient-il les informations dont nous avons besoin ?
• L'ensemble de données contient-il des informations non pertinentes ?
• L'ensemble de données contient-il du bruit ?
• L'ensemble de données contient-il des biais ?
• L'ensemble de données contient-il des erreurs ?
• L'ensemble de données contient-il des valeurs manquantes ?
• Quelles sont les différentes classes dans l'ensemble de données ?
• Quelle est la taille de l'ensemble de données ?
• Quelles sont les caractéristiques de l'ensemble de données ?
• Quelle est l'étiquette dans l'ensemble de données ?
• Quelles sont les différentes étiquettes dans l'ensemble de données ?
• Comment allons-nous collecter les données ?
• De quelle quantité de données avons-nous besoin ?