Entraînement de modèles ML Qu’est-ce que l’entraînement de modèle ML ?
L’entraînement de modèle machine learning (ML) est le processus qui consiste à apprendre à un algorithme de machine learning à détecter des modèles et à prédire des résultats en l’exposant à des données étiquetées. Cette méthode commence par des paramètres aléatoires qui sont modifiés à plusieurs reprises afin de minimiser l’écart entre les prédictions et les étiquettes des données d’entraînement.
- Qu’est-ce que l’entraînement de modèle ML ?
- Comprendre l’entraînement de modèle ML
- Étapes de l’entraînement d’un modèle ML
- Applications d’entraînement de modèle ML
- L’entraînement de modèle ML avec HPE
Qu’est-ce que l’entraînement de modèle ML ?
Des techniques d’optimisation telles que la descente de gradient sont utilisées pour effectuer cette modification et pour déterminer les paramètres qui conviennent le mieux aux données d’entraînement afin de les étendre aux nouvelles. L’entraînement de modèle consiste à diviser les données en ensembles d’entraînement et de validation, à affiner les hyperparamètres et à évaluer de manière itérative les performances du modèle. Après l’entraînement, le modèle est préparé à prédire des données nouvelles, non entraînées.
Comprendre l’entraînement de modèle ML
Un algorithme de machine learning apprend à repérer des séquences et à générer des prédictions à partir de données étiquetées grâce à l’entraînement de modèle utilisant le machine learning (ML). Ceci a son importance pour les motifs suivants :
- Adaptation et efficacité : l’entraînement de modèle ML propose l’analyse et l’automatisation des données à grande échelle. Les entreprises peuvent ainsi analyser de gigantesques volumes de données et prendre des décisions circonstanciées.
- Prototypage rapide : l’entraînement de modèle ML permet aux entreprises de concevoir et de tester rapidement des prototypes afin d’évaluer plusieurs algorithmes et techniques avant leur déploiement.
Les avantages de l’entraînement de modèle ML :
- Rentabilité : la création de modèles et la formation sont coûteuses, mais des modèles optimaux permettent d’automatiser les opérations, de limiter le travail manuel et d’améliorer la prise de décision, et consécutivement de réaliser des économies.
- Économies pour les entreprises : grâce à l’entraînement de modèle ML, les entreprises peuvent obtenir un avantage concurrentiel et réduire leurs coûts en rationalisant les processus, en améliorant l’expérience client et en optimisant l’affectation des ressources.
- Avantages pour les instituts de recherche : l’entraînement de modèle ML aide les instituts de recherche à étudier des informations complexes, à découvrir de nouvelles connaissances et à accélérer les découvertes scientifiques dans les domaines des soins de santé, de la climatologie, de la génétique – l’aboutissement final étant les inventions.
Défis de l’entraînement de modèle ML :
- Coûts d’exploitation : les modèles ML complexes et les ensembles de données gigantesques nécessitent un déploiement et une maintenance intensifs en matière de calcul, obligeant les entreprises à engager des dépenses d’équipement et de ressources.
- Coût initial : la collecte de données, le prétraitement, l’ingénierie des fonctionnalités et le développement de modèles peuvent être coûteux pour les start-ups et les petites entreprises disposant de ressources limitées.
L’entraînement de modèle ML peut aider les entreprises à implémenter des connaissances fondées sur les données, à améliorer la prise de décision et à innover dans tous les secteurs.
Étapes de l’entraînement d’un modèle ML
L’entraînement d’un modèle ML comporte plusieurs étapes :
- Définir le problème et établir des critères de réussite : énoncer clairement le problème et proposer des critères de réussite tels que l’exactitude, la précision ou le rappel.
- Collecter, nettoyer et préparer les données d’entraînement : rassembler les sources de données pertinentes, les nettoyer pour réduire le bruit et les incohérences, et les prétraiter pour l’entraînement.
- Choisir et utiliser les meilleurs modèles et algorithmes de machine learning : lors de la sélection et de l’implémentation de modèles et d’algorithmes de machine learning, il convient de considérer le type de problème, les propriétés des données et les résultats escomptés.
- Entraîner et évaluer des modèles ML : utiliser la validation croisée pour évaluer les performances, et la généralisation aux données non visibles des modèles sélectionnés sur des données préparées.
- Amélioration des performances du modèle ML : ajuster les hyperparamètres, la sélection de fonctionnalités et d’autres méthodes d’optimisation pour améliorer les performances du modèle et répondre aux critères de réussite.
Ces processus permettent aux praticiens de créer des modèles ML performants qui résolvent les problèmes et fournissent des informations ou des prévisions décisives.
Applications d’entraînement de modèle ML
- Le machine learning dans les soins de santé et la recherche médicale : les modèles ML améliorent les résultats des patients et la prestation de soins de santé en assurant le diagnostic médical, la planification de traitements sur mesure, la mise au point de médicaments et l'analyse des données de santé à grande échelle.
- L’entraînement de modèle ML dans le domaine de la finance et de l’analyse des investissements : les algorithmes de ML aident les sociétés financières à faire des choix fondés sur des données et à atténuer les risques en s’appuyant sur l’analyse prédictive, l’optimisation des portefeuilles, le trading algorithmique, l’évaluation du crédit, la détection des fraudes et la gestion des risques.
- Améliorer l’expérience client grâce à l’entraînement de modèle ML : l’entraînement de modèle ML améliore l’expérience client en analysant le comportement, les préférences et les opinions des clients. L’objectif est de personnaliser les recommandations, de cibler les campagnes de marketing et de fournir un support sur mesure afin d’accroître la satisfaction des clients et de les fidéliser.
- Amélioration des opérations de fabrication et de la chaîne logistique grâce au ML : les modèles ML optimisent les processus de fabrication, réduisent les temps d'arrêt et améliorent l’efficacité de la chaîne logistique dans les domaines de la maintenance prédictive, de la prévision de la demande, de l’optimisation des stocks, de la gestion de la chaîne logistique et du contrôle de la qualité.
- L’entraînement de modèle ML pour la détection des fraudes et la cybersécurité : les algorithmes de ML identifient les anomalies, utilisent la reconnaissance des formes et l’analyse du comportement pour éviter les cyberattaques, détecter les fraudes et sécuriser les données sensibles. Ils contribuent ainsi à protéger les entreprises et les personnes contre les pertes financières et les atteintes à la confidentialité.
L’entraînement de modèle ML révolutionne de nombreux secteurs. Ce processus permet de rendre visibles des informations, d’automatiser des activités et de stimuler l’innovation, tout en améliorant la prise de décision, l’efficacité et la compétitivité.
L’entraînement de modèle ML avec HPE
HPE rationalise l’entraînement de modèle ML en utilisant de nombreux composants :
- HPE Machine Learning Development Environment Software (MLDES) : cette plateforme accélère la rentabilisation des charges de travail d'IA/ML en permettant aux ingénieurs ML d’entraîner des modèles plus rapidement grâce à l’entraînement distribué, sans en modifier le code. L’entraînement de modèle distribué est plus efficace car il simplifie la mise en réseau des machines, le chargement des données et la gestion de la tolérance aux pannes.
- HPE Ezmeral Data Fabric : ce logiciel rend d’énormes volumes de données plus accessibles dans des contextes hybrides et multiclouds, afin que l’IA puisse y accéder, les analyser et les contrôler. Les pipelines de données avec un accès en libre-service et les données fédérées fiables provenant de diverses sources sont essentiels pour les charges de travail IA.
- HPE Machine Learning Development System (MLDS) : ce système comprend HPE Machine Learning Development Environment, Docker, HPE Cluster Manager et Red Hat Enterprise Linux. Il permet de faire progresser l’entraînement de modèle IA de l’état de concept à celui de réalité avec peu de code ou de modifications d'infrastructure.
L’écosystème HPE prend en charge le développement et le déploiement de modèles machine learning à grande échelle en offrant des outils et une infrastructure pour réduire la complexité et les frais opérationnels.
