Parlons des étapes du cycle de vie du machine learning

Dans cet article, les lecteurs découvriront l'apprentissage automatique, y compris des informations générales sur l'apprentissage automatique et les sept étapes du cycle de vie de l'apprentissage automatique.

Si vous avez pensé au machine learning ces dernières années, vous n'êtes pas le seul. Il s'agit d'un secteur d'activité important qui peut avoir un impact significatif sur les performances d'une entreprise, offrant ainsi un avantage concurrentiel indispensable.

Les statistiques le prouvent. Par exemple, le marché mondial du ML devrait valoir plus de 115 milliards de dollars d’ici 2027, tandis que les progrès de l’IA et du ML augmenteront le PIB mondial de 14 % entre 2019 et 2030, selon Markets and Markets. De plus, Netflix affirme avoir pu économiser 1 milliard de dollars grâce à l’apprentissage automatique. Maintenant que nous savons pourquoi le ML est essentiel ; avant de passer aux sept étapes du cycle de vie du ML, examinons rapidement ce qu'est exactement l'apprentissage automatique.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui vise à imiter la façon dont les humains apprennent en utilisant des données, des algorithmes et l'intelligence artificielle, améliorant lentement la précision au fil du temps.

Par exemple, Netflix utilise l'apprentissage automatique pour alimenter ses algorithmes de recommandation, en exploitant les grandes quantités de données de visualisation auxquelles il a accès et en analysant ces chiffres pour montrer aux gens du contenu que d'autres utilisateurs similaires ont apprécié.

Pour que l'apprentissage automatique fonctionne, vous avez besoin d'un modèle puissant et d'un accès à de grandes quantités de données. La plupart des algorithmes de ML ont également accès à un flot d'informations d'entrée, et ils peuvent faire mieux à mesure que davantage de données sont introduites.

L'apprentissage automatique a une multitude d'applications potentielles, allant de la fourniture de soins de santé personnalisés à l'alimentation de voitures autonomes et de villes intelligentes. L’apprentissage automatique a des applications dans tous les secteurs. La question n’est donc pas de savoir si votre entreprise peut en bénéficier, mais si elle peut être la première à le faire dans votre niche.

Maintenant, il est temps pour nous de jeter un œil au cycle de vie de l’apprentissage automatique. Il y a sept étapes pour cela, et les premières étapes sont les plus intenses, alors respectez-les jusqu'à la fin.

Sept étapes

1. Collecter des données

La première étape de toute activité de ML consiste à commencer à collecter des données. Après tout, si vous ne disposez d’aucune donnée, votre modèle d’apprentissage automatique ne pourra rien traiter. Nous pouvons diviser la collecte de données en trois étapes supplémentaires :

1. Identifier les sources de données

Avant de commencer à collecter des données, vous devez savoir d'où vous souhaitez obtenir les données. Selon le type de modèle que vous construisez, vous pouvez vous retrouver à utiliser vos propres données exclusives, à accéder à des données publiques (par exemple via des sites de réseaux sociaux), ou les deux. Il convient également de déterminer si vous avez besoin de données explicites (fournies spécifiquement par des personnes) ou de données implicites (identifiées en fonction des habitudes et des activités de navigation des personnes).

2. Collecter des données

Maintenant que vous savez quelle est votre source de données et le type de données que vous souhaitez capturer, l'étape suivante consiste à commencer à collecter des données.
Vous devez vous assurer que vous collectez les bonnes données auprès des bonnes sources, c'est là qu'intervient l'étape précédente. Ne vous inquiétez pas de l'organisation des données car cela viendra plus tard.

3. Intégrer les données

L'étape suivante consiste à intégrer les données que vous avez collectées à votre flux de travail et, finalement, à votre modèle d'apprentissage automatique. Cela peut impliquer d'importer des données dans votre base de données propriétaire ou d'utiliser une API pour configurer des flux de données automatisés provenant de sources tierces.

2. Préparation des données

Maintenant que vous avez identifié vos sources de données, les avez collectées et intégrées dans votre système, l'étape suivante consiste à les préparer pour que le modèle soit prêt à commencer à l'utiliser. Ce processus comporte quatre étapes :

1. Exploration des données

Tout d'abord, vous devez examiner les données dont vous disposez afin de comprendre à quel point elles sont complètes et combien de travail doit être effectué pour les adapter à vos besoins.

C'est également ici que vous déterminez l'approche que vous adopterez dans les deux prochaines étapes pour vous assurer que tout est prêt pour l'algorithme.

2. Prétraitement des données

Le prétraitement implique le nettoyage de tout formatage pouvant être présent et la suppression des entrées vides et autres éléments inhabituels des données.

Nous parlons d'opérations que vous pouvez effectuer sur l'ensemble de données pour le préparer à un traitement ultérieur, plutôt que de vous concentrer sur une seule entrée.

3. Organisation des données

Avec ceux-ci, vous pouvez traiter vos dossiers personnels. La gestion des données vous oblige à parcourir manuellement les données dont vous disposez et à mettre à jour toutes les données qui doivent être mises à jour afin que votre entreprise puisse les traiter.

C'est également ici que vous pouvez apporter des modifications aux données pour les rendre lisibles et faciles à traiter pour le modèle que vous construisez.

4. Analyser les données

À présent, vos données devraient être en assez bon état, la prochaine étape consiste donc à examiner de près les données dont vous disposez et à les analyser pour déterminer ce que vous allez en faire et construire votre Modèle.

3. Choisissez un modèle

Maintenant que nous avons organisé vos données et examiné de près ce que vous avez, l'étape suivante consiste à choisir un modèle afin que vous puissiez commencer à traiter ces données et travailler vers votre objectif final. .

Il existe de nombreuses options différentes lorsqu'il s'agit de choisir un modèle, le mieux est donc de rechercher les modèles disponibles et de trouver le développeur qui pourra vous fournir les meilleurs conseils pour vos besoins.

4. Entraînez le modèle

Maintenant que vous avez choisi votre modèle, l'étape suivante consiste à commencer à le développer et à lui fournir les données dont vous disposez afin de pouvoir commencer à l'entraîner.

Quand on parle de former un modèle, c’est parce que les algorithmes de machine learning fonctionnent en s’apprenant eux-mêmes.

Au lieu de leur dire à quoi ressemblent les chiens et les chats, vous leur fournissez un tas de données étiquetées sur les chiens et les chats, puis vous entraînez le modèle à tirer ses propres conclusions.

5. Réglage des paramètres du modèle

Grâce aux tests et à l'évaluation, vous devriez maintenant avoir une idée claire des modifications que vous devez apporter à votre modèle pour l'affiner et vous assurer qu'il vous aide mieux à atteindre vos objectifs.

6. Évaluation et tests du modèle

Une fois que votre modèle s'est entraîné sur les données que vous avez fournies, vous pouvez commencer à le tester et à évaluer s'il atteint les objectifs que vous lui avez fixés.

Les tests et l'évaluation vont de pair, car les tests seront un élément clé de votre évaluation et vous aideront à déterminer si les choses fonctionnent. Une fois le test terminé, vous pouvez passer à l'étape suivante.

Vous pouvez répéter les étapes cinq et six encore et encore, l'une après l'autre, jusqu'à ce que vous soyez prêt à passer à la septième et dernière étape.

7. Déploiement et prédiction du modèle

Maintenant que vous avez terminé l'évaluation, les tests et les réglages, votre modèle est prêt pour le déploiement en temps réel.

Une fois que vous l'aurez déployé, vous pourrez commencer à prédire et à faire des prédictions en utilisant les données auxquelles vous avez accès, et vous pourrez prendre des décisions en conséquence.

Vous pouvez également revenir en arrière et affiner davantage ou ajouter de nouvelles sources de données à tout moment, alors ne pensez pas que la construction est terminée simplement parce qu'elle est en ligne.

S’il y a une chose que l’apprentissage automatique nous a montré, c’est qu’il y a toujours place à l’amélioration.

Conclusion

Maintenant que vous savez comment vous lancer dans l'apprentissage automatique, vous pouvez passer à l'étape suivante en mettant en œuvre l'apprentissage automatique dans votre entreprise.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!