Modèle de ML
Qu’est-ce qu’un modèle de ML ?
Un modèle de machine learning est un fichier intelligent qui a été conditionné par un algorithme pour apprendre des modèles spécifiques dans des ensembles de données, et pour énoncer des idées et des prédictions à partir de ces modèles. Lors de la création d’un modèle de ML, vous précisez la réponse que vous souhaitez saisir et définissez les paramètres à partir desquels le modèle peut travailler et apprendre.
Dès qu’un modèle de ML commence à travailler avec de nouvelles données, vous pouvez obtenir des informations pratiques. Les modèles sont également utilisés pour de larges gammes de données sans cible connue. Ce recours permet ainsi de traiter des données aléatoires et d’en tirer des informations.
Comment fonctionne un modèle de ML ?
Les modèles de ML s’efforcent de trouver des solutions, des schémas et des idées dans tous les types de données. Lorsqu’un modèle de ML est activé par un algorithme donné, il peut commencer à apprendre efficacement l’ensemble de données et à découvrir des informations. Plus les connaissances acquises sont nombreuses, plus le modèle peut les utiliser pour faire des découvertes d’une manière plus rapide et plus efficace.
Globalement, la méthode par laquelle les modèles de ML fonctionnent et apprennent est celle de l’expérience humaine. Bien que les ordinateurs n’aient pas la capacité innée de raisonner et d’apprendre par l’expérience, les algorithmes qui alimentent les modèles de ML opèrent pour simuler cette expérience au plus près. Grâce aux paramètres et aux préréglages des algorithmes, les modèles de ML peuvent reproduire l’apprentissage par l’expérience. Ceci permet d’effectuer des analyses et des prévisions approfondies qui ne seraient pas possibles autrement.
L’algorithme que les modèles de ML utilisent pour apprendre a été créé à partir de données d’entraînement pour l’apprentissage du modèle. Ceci permet des expériences composées dans l’ensemble de données, autorisant une augmentation exponentielle des capacités du modèle de ML à apprendre, étudier, acquérir des connaissances et produire des prédictions qui profitent à l’entreprise.
Quels sont les types de modèles ML ?
Les principaux types de modèles de ML fonctionnent selon deux méthodes. Ces deux méthodes utilisent des algorithmes pour aborder le processus d’apprentissage au sein des données considérées. Leur principale différence réside dans leur approche : structurée pour l’une et aléatoire pour l’autre. Les modèles de machine learning fonctionnent grâce à l’expérience vécue. En d’autres termes, ce processus permet aux ordinateurs d’évaluer les données selon une approche fondée sur l’expérience humaine.
Apprentissage supervisé
La méthode d’apprentissage supervisé consiste à faire des prédictions au moyen d’une variable constante ou stable. Les algorithmes de ce format sont capables de prendre des données connues et les réponses résultantes pour paramétrer des prédictions dans de nouveaux ensembles de données. Cette méthode permet de prédire avec précision les nouvelles données grâce aux paramètres constructifs assemblés dans les données précédemment étudiées.
Apprentissage non supervisé
La méthode d’apprentissage non supervisé utilise une exploration grossière des données pour créer une interprétation fondamentale des modèles et des constructions intrinsèquement enfouis dans les données. Afin de tirer des conclusions et des inférences à partir de données sans paramètres prédéterminés, comme dans la méthode d’apprentissage supervisé, cet algorithme explore des ensembles de données pour découvrir des modèles discrets voire cachés. Cette méthode est souvent utilisée dans tous les secteurs et constitue un choix courant pour les études de marché et les études de séquençage génétique.
Comment construire un modèle de ML ?
La création d’un modèle de ML comporte plusieurs étapes, conduisant à un déploiement concret. La capacité à constituer, former, déployer et surveiller des modèles de ML est possible grâce au processus suivant :
- Analyse : votre entreprise doit analyser les problèmes et les objectifs dont vous souhaitez tirer des enseignements. Toutes les entreprises ne disposent pas des bases nécessaires pour que les ML fonctionnent au maximum de leur capacité. Il est essentiel d’établir un contexte au sein de votre entreprise.
- Choix d’un algorithme : l’exploration des données de votre entreprise est essentielle, car elle vous aide à choisir l’algorithme approprié à exécuter dans votre modèle. En choisissant le bon algorithme, vous aurez la garantie d’obtenir les informations et les résultats exploitables dont votre entreprise peut bénéficier directement.
- Préparation des données : l’ensemble de données choisi doit être prêt à passer par le processus du modèle. Une fois l’ensemble de données préparé, vous pouvez lancer le modèle de ML pour commencer à recueillir des informations et à faire des prévisions.
- Déploiement : une fois le problème défini, l’algorithme déterminé et les données nettoyées, votre entreprise est prête à déployer votre modèle de ML personnalisé. L’élaboration d’un modèle efficace avec des objectifs intentionnels pour la résolution de problèmes est la clé de voûte du machine learning.
HPE et les modèles de ML
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