Comment choisir le meilleur modèle ML pour votre usecase?

L'apprentissage automatique (ML) est désormais une pierre angulaire de la technologie moderne, permettant aux entreprises et aux chercheurs de prendre des décisions plus précises axées sur les données. adapté aux besoins individuels.

Table des matières

• Définition de sélection du modèle
• L'importance de la sélection du modèle
• Comment sélectionner l'ensemble du modèle initial?
• Comment sélectionner le meilleur modèle dans le modèle sélectionné (technique de sélection du modèle)?
• en conclusion
• Questions fréquemment posées

Définition de sélection du modèle

La sélection du modèle fait référence au processus d'identification du modèle d'apprentissage automatique le plus approprié pour une tâche particulière en évaluant diverses options en fonction des performances du modèle et de la cohérence avec les exigences du problème. Il s'agit de considérer des facteurs tels que le type de problème (par exemple, la classification ou la régression), les caractéristiques des données, les mesures de performance pertinentes et les compromis entre sous-instruction et sur-ajustement. Les limitations pratiques, telles que les ressources informatiques et le besoin d'interprétabilité, peuvent également affecter les choix. L'objectif est de sélectionner un modèle qui fournit les meilleures performances et répond aux objectifs et contraintes du projet.

L'importance de la sélection du modèle

Le choix du bon modèle d'apprentissage automatique (ML) est une étape critique pour développer une solution d'IA réussie. L'importance de la sélection du modèle réside dans son impact sur les performances, l'efficacité et la faisabilité des applications ML. Voici les raisons de son importance:

1. Précision et performance

Différents modèles sont bons dans différents types de tâches. Par exemple, un arbre de décision peut convenir aux données classifiées, tandis qu'un réseau neuronal convolutionnel (CNN) est bon en reconnaissance d'image. Le choix du mauvais modèle peut entraîner des prévisions sous-optimales ou des taux d'erreur élevés, réduisant la fiabilité de la solution.

2. Efficacité et évolutivité

La complexité de calcul d'un modèle ML affecte sa formation et son temps d'inférence. Pour les applications à grande échelle ou en temps réel, des modèles légers tels que la régression linéaire ou les forêts aléatoires peuvent être plus appropriés que les réseaux de neurones intensifs en calcul.

Les modèles qui ne peuvent pas être mis à l'échelle efficacement à mesure que les données peuvent entraîner des goulots d'étranglement.

3. Interprétabilité

Selon l'application, l'interprétabilité peut être une priorité. Par exemple, dans le domaine des soins de santé ou des finances, les parties prenantes doivent souvent avoir des raisons claires de prédictions. Les modèles simples (tels que la régression logistique) peuvent être préférables aux modèles de boîtes noires (telles que les réseaux de neurones profonds).

4. Applicabilité du champ

Certains modèles sont conçus pour des types ou des champs de données spécifiques. Les avantages de prédiction des séries chronologiques de modèles tels que ARIMA ou LSTM, tandis que les tâches de traitement du langage naturel utilisent souvent des architectures basées sur les convertisseurs.

5. Limitations des ressources

Toutes les organisations n'ont pas la puissance de calcul pour exécuter des modèles complexes. Les modèles plus simples qui fonctionnent bien dans les contraintes de ressources peuvent aider à équilibrer les performances et la faisabilité.

6. Sur-ajustement et généralisation

Les modèles complexes avec de nombreux paramètres sont facilement trop élevés, capturant le bruit plutôt que les modèles latents. Le choix d'un modèle qui se généralise bien aux nouvelles données garantit de meilleures performances réelles.

7. Adaptabilité

La capacité des modèles à s'adapter au changement de distribution ou d'exigences de données est cruciale dans des environnements dynamiques. Par exemple, les algorithmes d'apprentissage en ligne sont plus adaptés à l'évolution en temps réel des données.

8. Temps de coût et de développement

Certains modèles nécessitent beaucoup de réglage hyperparamètre, d'ingénierie des caractéristiques ou de données d'étiquetage, ce qui augmente les coûts et le temps de développement. Le choix du bon modèle peut simplifier le développement et le déploiement.

Comment sélectionner l'ensemble du modèle initial?

Tout d'abord, vous devez sélectionner un ensemble de modèles en fonction des données dont vous disposez et des tâches que vous souhaitez effectuer. Cela vous fera gagner du temps par rapport au test de chaque modèle ML.

1. Basé sur la tâche:

• Classification: Si l'objectif est de prédire les catégories (par exemple, "Spam" vs "non-spam"), le modèle de classification doit être utilisé.
• Exemples de modèles: régression logistique, arbre de décision, forêt aléatoire, machine à vecteur de support (SVM), voisin K-Dearest (K-NN), réseau neuronal.
• Régression: si l'objectif est de prédire les valeurs continues (par exemple, les prix des logements, les cours des actions), un modèle de régression doit être utilisé.
• Exemples de modèle: régression linéaire, arbre de décision, régression aléatoire forestière, régression des vecteurs de soutien, réseau neuronal.
• Clustering: Si l'objectif est de regrouper les données dans un cluster sans balises précédentes, un modèle de clustering est utilisé.
• Exemples de modèle: K-Mean, DBSCAN, clustering hiérarchique, modèle hybride gaussien.
• Détection d'anomalie: Si la cible doit identifier des événements rares ou des valeurs aberrantes, utilisez l'algorithme de détection d'anomalie.
• Exemples de modèles: forêt isolée, SVM unique et autoencodeur.
• Prédiction des séries chronologiques: si l'objectif est de prédire les valeurs futures en fonction des données temporelles.
• Exemples de modèle: Arima, lissage exponentiel, LSTM, Prophète.

2. Basé sur des données

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• Données structurées (données de table): utilisez des modèles tels que des arbres de décision, des forêts aléatoires, XGBoost ou une régression logistique.
• Données non structurées (texte, images, audio, etc.): utilisez des modèles tels que CNN (pour les images), RNN ou convertisseur (pour le texte) ou des modèles de traitement audio.

taille

• Les petits ensembles de données: les modèles simples (tels que la régression logistique ou les arbres de décision) ont tendance à bien fonctionner, car les modèles complexes peuvent être trop élevés.
• De grands ensembles de données: les modèles d'apprentissage en profondeur (tels que les réseaux de neurones, les CNN, les RNN) sont plus adaptés au traitement de grandes quantités de données.

qualité

• Valeurs manquantes: certains modèles (comme les forêts aléatoires) peuvent gérer les valeurs manquantes, tandis que d'autres (comme SVM) doivent être imputées.
• Noise et valeurs aberrantes: les modèles robustes (tels que les forêts aléatoires) ou les modèles avec régularisation (comme Lasso) sont de bons choix pour le traitement des données de bruit.

Comment sélectionner le meilleur modèle dans le modèle sélectionné (technique de sélection du modèle)?

La sélection des modèles est un aspect important de l'apprentissage automatique, qui aide à identifier les modèles les plus performants dans un ensemble de données et un problème donné. Les deux techniques principales sont les méthodes de rééchantillonnage et les mesures de probabilité, chacune avec sa méthode d'évaluation de modèle unique.

1. Méthode de rééchantillonnage

La méthode de rééchantillonnage implique le réarrangement et la réutilisation des sous-ensembles de données pour tester les performances du modèle sur des échantillons invisibles. Cela permet d'évaluer la capacité du modèle à généraliser de nouvelles données. Les deux principales techniques de rééchantillonnage sont:

Validation croisée

La validation croisée est une procédure de rééchantillonnage systématique utilisée pour évaluer les performances du modèle. Dans cette méthode:

• L'ensemble de données est divisé en groupes ou plis.
• Un groupe est utilisé comme données de test et les autres sont utilisés pour la formation.
• Le modèle est formé et évalué de manière itérative sur tous les plis.
• Calculez les performances moyennes de toutes les itérations pour fournir des mesures de précision fiables.

La validation croisée est particulièrement utile lors de la comparaison de modèles tels que les machines vectorielles de support (SVM) et la régression logistique pour déterminer quel modèle est mieux adapté à un problème particulier.

Méthode bootstrap

Bootstrap est une technique d'échantillonnage dans laquelle les données sont échantillonnées au hasard de manière alternative pour estimer les performances du modèle.

Caractéristiques principales

• Principalement utilisé dans les petits ensembles de données.
• La taille des données d'échantillon et de test correspond à l'ensemble de données d'origine.
• Des échantillons qui produisent le score le plus élevé sont généralement utilisés.

Le processus consiste à sélectionner au hasard une valeur d'observation, à l'enregistrer, à le remettre dans l'ensemble de données et à répéter le processus n fois. Les échantillons de démarrage générés fournissent des informations sur la robustesse du modèle.

2. Mesure de probabilité

Les métriques de probabilité évaluent les performances du modèle basées sur les mesures statistiques et la complexité. Ces approches se concentrent sur l'équilibrage des performances et de la simplicité. Contrairement au rééchantillonnage, ils ne nécessitent pas de tests de test séparés car les performances sont calculées à l'aide de données de formation.

Lignes directrices Akagi Information (AIC)

L'AIC évalue le modèle en équilibrant la bonté de l'ajustement et sa complexité. Il provient de la théorie de l'information et pénalise le nombre de paramètres dans le modèle pour éviter un sur-ajustement.

formule:

• Dieu de l'ajustement: une plus grande probabilité signifie un meilleur ajustement des données.
• Pénalité de complexité: le terme 2K pénalise les modèles avec plus de paramètres pour éviter un sur-ajustement.
• Explication: Plus le score AIC est bas, meilleur est le modèle. Cependant, les AIC peuvent parfois s'inscrire vers des modèles trop complexes car ils équilibrent l'ajustement et la complexité et sont moins stricts que les autres normes.

Critères d'information bayésienne (BIC)

Le BIC est similaire à l'AIC, mais la punition de la complexité du modèle est plus forte, la rendant plus conservatrice. Il est particulièrement utile dans la sélection des modèles pour les séries chronologiques et les modèles de régression où le sur-ajustement est un problème.

formule:

• Dieu de l'ajustement: comme l'AIC, la probabilité plus élevée améliore les scores.
• Pénalité de complexité: ce terme punit les modèles avec plus de paramètres, et la pénalité augmente à mesure que la taille de l'échantillon n augmente.
• Explication: Les BIC ont tendance à être des modèles plus simplistes que les AIC car cela signifie des pénalités plus strictes pour des paramètres supplémentaires.

Longueur de description minimale (MDL)

MDL est un principe qui sélectionne le modèle qui comprime les données le plus efficacement. Il est enraciné dans la théorie de l'information et vise à minimiser le coût total de décrire les modèles et les données.

formule:

• Simplicité et efficacité: MDL a tendance à modéliser ce meilleur équilibre entre la simplicité (description du modèle plus court) et la précision (la capacité de représenter les données).
• Compression: un bon modèle fournit un résumé concis des données, réduisant efficacement sa longueur de description.
• Explication: Le modèle avec le MDL le plus bas est préféré.

en conclusion

Le choix du meilleur modèle d'apprentissage automatique pour un cas d'utilisation spécifique nécessite une approche systématique, d'équilibrer les exigences du problème, les caractéristiques des données et les limitations pratiques. En comprenant la nature de la tâche, la structure des données et les compromis impliqués dans la complexité du modèle, la précision et l'interprétabilité, vous pouvez réduire les modèles candidats. Des technologies telles que la validation croisée et les mesures de probabilité (AIC, BIC, MDL) garantissent que ces candidats sont rigoureusement évalués, vous permettant de choisir un modèle qui se généralise bien et atteint vos objectifs.

En fin de compte, le processus de sélection du modèle est itératif et axé sur le contexte. Il est crucial de considérer les problèmes, les contraintes de ressources et un équilibre entre la performance et la faisabilité. En intégrant soigneusement l'expertise du domaine, l'expérimentation et les mesures d'évaluation, vous pouvez choisir un modèle ML qui non seulement fournit les meilleurs résultats, mais répond également aux besoins pratiques et opérationnels de votre application.

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Questions fréquemment posées

Q1.

R: Le choix du meilleur modèle ML dépend du type de problème (catégorisation, régression, clustering, etc.), la taille et la qualité des données, et les compromis requis entre la précision, l'interprétabilité et l'efficacité de calcul. Déterminez d'abord votre type de problème (par exemple, la régression utilisée pour prédire les nombres ou les classifications utilisées pour classer les données). Pour les ensembles de données plus petits ou lorsque l'interprétabilité est critique, utilisez des modèles simples tels que la régression linéaire ou les arbres de décision, et pour les ensembles de données plus importants qui nécessitent une précision plus élevée, utilisent des modèles plus complexes tels que des forêts aléatoires ou des réseaux de neurones. Évaluez toujours le modèle à l'aide de mesures liées à vos objectifs (par exemple, la précision, la précision et le RMSE) et tester plusieurs algorithmes pour trouver le meilleur ajustement.

Q2.

R: Pour comparer deux modèles ML, évaluez leurs performances sur le même ensemble de données en utilisant des mesures d'évaluation cohérentes. Divisez les données en format de formation et tests (ou utilisez une validation croisée) pour assurer l'équité et évaluer chaque modèle en utilisant des mesures liées à votre question, telles que la précision, la précision ou le RMSE. Les résultats sont analysés pour déterminer quel modèle fonctionne le mieux, mais également considérer les compromis tels que l'interprétabilité, le temps de formation et l'évolutivité. Si les différences de performance sont petites, utilisez des tests statistiques pour confirmer la signification. En fin de compte, un modèle qui équilibre les performances avec les exigences réelles du cas d'utilisation est choisi.

Q3.

R: Le meilleur modèle ML pour prédire les ventes dépend de votre ensemble de données et de vos exigences, mais les modèles couramment utilisés incluent des algorithmes d'amélioration du gradient tels que la régression linéaire, les arbres de décision ou XGBOost. La régression linéaire fonctionne bien pour des ensembles de données simples avec des tendances linéaires claires. Pour des relations ou des interactions plus complexes, les augmentations de gradient ou les forêts aléatoires fournissent souvent une précision plus élevée. Si les données impliquent des modèles de séries chronologiques, des modèles tels que les réseaux ARIMA, Sarima ou à long terme (LSTM) sont plus appropriés. Choisissez un modèle qui équilibre les performances prédictives, l'interprétabilité et l'évolutivité de la demande des prévisions de vente.

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