AutoML

Qu’est-ce que l’AutoML ?

Décomposition du processus d’AutoML

Définition du problème : identifiez le problème et définissez un objectif avant d’utiliser le machine learning.

• Définir le problème : sélectionnez la tâche du modèle, telle que la classification, la régression, le clustering ou la détection d’anomalies.  Connaître le défi aide à choisir la bonne stratégie ML.
• Définir l’objectif : définir les mesures de réussite et les résultats.  L’exactitude, la précision, le rappel, le RMSE et les indicateurs de performance clés propres à l’entreprise en sont des exemples.

Préparation des données : les modèles ML dépendent de données de qualité.  Les données sont collectées, nettoyées et transformées pour de meilleures performances.

• Collecte de données : rassemblez les ensembles de données nécessaires à partir de bases de données, d’API, de journaux et d’autres sources. La qualité et la quantité des données affectent les performances du modèle.
• Nettoyage de données : supprimez les doublons, les valeurs aberrantes et les valeurs manquantes pour maintenir la cohérence de l’ensemble de données. Cette étape fournit au modèle des données précises et fiables à partir desquelles il peut apprendre.
• Ingénierie des fonctionnalités : transformez, combinez ou choisissez des variables clés pour créer des caractéristiques significatives. La normalisation, le codage des variables catégorielles et l’analyse des données peuvent apporter de nouvelles perspectives.
• Fractionnement des données : divisez l’ensemble de données en ensembles d’entraînement, de validation et de test. Une répartition 80-10-10 ou 70-15-15 est utilisée pour une formation et une évaluation optimales du modèle.

Sélection du modèle : des performances parfaites nécessitent un algorithme approprié.

• Espace de recherche : définissez l’espace de recherche d’AutoML, qui peut inclure des arbres de décision, des réseaux neuronaux et des SVM.
• Une architecture de modèle : déterminez la structure du modèle, comme les couches de deep learning, la profondeur de l’arbre de décision ou les fonctions d’activation du réseau neuronal.

Optimisation des hyperparamètres : optimisez les hyperparamètres pour augmenter les performances et la généralisation du modèle.

• Hyperparamètres : déterminez les hyperparamètres d’entraînement du modèle tels que le taux d’apprentissage, le nombre de couches, la taille du lot et les paramètres de régularisation.
• Stratégies d’optimisation : la recherche de grille, la recherche aléatoire et l’optimisation bayésienne optimisent automatiquement les hyperparamètres pour des résultats optimaux.

Formation et évaluation : cela garantit que le modèle apprend et est évalué avec précision.

• Formation du modèle : utilisez l’ensemble de données de formation pour enseigner les modèles historiques du modèle.
• Évaluation du modèle : utilisez l’exactitude, la précision, le rappel, le score F1, le MAE ou le RMSE pour évaluer les performances du modèle.
• Validation croisée : utilisez la validation croisée k-fold pour garantir que le modèle se généralise efficacement à de nouvelles données et n’est pas surajusté.

Sélection et ensemble de modèles : après la formation, les meilleurs modèles sont choisis et intégrés pour de meilleurs résultats.

• Meilleur choix de modèle : sélectionnez le meilleur modèle à partir des mesures d’évaluation et des résultats de validation.
• Assemblage : utilisez des modèles d’ensachage, d’amplification et d’empilement pour améliorer la précision et minimiser les variations. Les approches courantes incluent Random Forest, XGBoost et le mixage.

Déploiement du modèle : après avoir choisi le meilleur modèle, déployez-le et surveillez-le dans la vie réelle.

• Évaluation finale : testez à nouveau l’ensemble de données de test avant le déploiement pour valider les performances.
• Déploiement : déployez le modèle en tant qu’API, service Web ou système intégré pour des prédictions en temps réel.  Nous pouvons utiliser des plateformes cloud, des appareils périphériques ou des serveurs sur site.
• Surveillance : surveillez les performances du modèle, découvrez les dérives de données et mettez à jour ou recyclez le modèle selon les besoins pour maintenir la précision.

Cette approche AutoML organisée permet un déploiement rapide, optimal et évolutif du modèle de machine learning avec une implication minimale de l’utilisateur.

Avantages de l’AutoML : les avantages de l’AutoML simplifient le machine learning pour les entreprises et les personnes sans expérience en science des données.

Augmentation de la productivité et de l’efficacité

• Délai de mise sur le marché réduit : la création de modèles ML traditionnels nécessite une préparation manuelle des données et un réglage des hyperparamètres, ce qui réduit le délai de mise sur le marché. L’AutoML automatise ces étapes, aidant les entreprises à déployer des modèles et à recevoir des informations plus rapidement.
• Flux de travail automatisés : l’AutoML rationalise les pipelines de machine learning, éliminant ainsi l’interaction humaine et les activités répétitives. L’automatisation permet aux équipes de se concentrer sur la stratégie et l’innovation plutôt que sur les détails techniques, augmentant ainsi la productivité.

Réduction des coûts 

• Faible demande de talents spécialisés : les scientifiques des données et les ingénieurs ML sont chers à embaucher. L’AutoML facilite la création et le déploiement de modèles pour les personnes non techniciennes.
• Optimisation des ressources : l’AutoML optimise les ressources de calcul et automatise les opérations gourmandes en ressources, notamment l’ingénierie des fonctionnalités, la sélection de modèles et le réglage des hyperparamètres, réduisant ainsi les dépenses d’exploitation.

Performances du modèle améliorées

• Algorithmes avancés : l’AutoML utilise des algorithmes de machine learning avancés, notamment des réseaux neuronaux, l’apprentissage d’ensemble et l’amplification de gradient pour fournir des prédictions précises et fiables.
• Optimisation continue : les frameworks d’AutoML examinent de nombreuses configurations, choisissent les hyperparamètres optimaux et répondent aux nouvelles données pour améliorer les performances du modèle.

Évolutivité

• Gestion de grands volumes de données : l’AutoML traite efficacement de grands ensembles de données, ce qui le rend adapté aux applications Big Data dans la finance, la santé et le commerce électronique. L’automatisation de la sélection et de la mise à l’échelle des fonctionnalités permet de gérer les activités de machine learning à grande échelle.
• Solutions évolutives : l’AutoML fournit une infrastructure évolutive qui réagit à la demande, en maintenant l’efficacité sur toutes les charges de travail, qu’une entreprise souhaite analyser un petit ensemble de données ou traiter des pétaoctets.

Prise de décision améliorée

• Informations basées sur les données : l’AutoML permet aux organisations de prendre de meilleures décisions en trouvant des modèles et des tendances dans les données, ce qui se traduit par des prévisions et une planification stratégique plus précises.
• Analyse prédictive : l’AutoML peut prévoir les tendances du marché, le comportement des consommateurs et les risques opérationnels à l’aide de données antérieures, permettant ainsi une prise de décision proactive.

Avantage concurrentiel

• Innovation : l’AutoML augmente l’accès aux solutions basées sur l’IA, permettant aux entreprises de toutes tailles d’intégrer le machine learning dans leurs offres. Cela accélère la technologie et stimule la concurrence sur le marché.
• Personnalisation : l’AutoML peut améliorer l’engagement et le bonheur des utilisateurs en créant des suggestions personnalisées, des tactiques marketing et des solutions centrées sur le client.

Gérer les risques

• Détection améliorée des fraudes : les modèles basés sur l’AutoML peuvent identifier rapidement les irrégularités et les fraudes en matière de transactions financières, de cybersécurité et de commerce électronique, réduisant ainsi les risques et améliorant la sécurité.
• Efficacité des opérations : l’AutoML automatise l’analyse des données et la détection d’anomalies, réduisant ainsi les erreurs humaines et les inefficacités opérationnelles, aidant les entreprises à découvrir et à gérer les risques.

Options personnalisées et flexibles

• Modèles sur mesure : l’AutoML permet aux clients de créer des modèles pour leur secteur, garantissant ainsi aux organisations d’obtenir les informations les plus pertinentes et les plus précises pour leurs cas d’utilisation.
• Adaptabilité : l’AutoML modifie les modèles à mesure que de nouvelles données arrivent, gardant ainsi les prédictions précises dans des contextes changeants. Cette polyvalence est utile dans les secteurs dynamiques de la banque, de la santé et de la vente au détail.

L’AutoML améliore l’accessibilité, la vitesse et l’efficacité du machine learning, ce qui en fait un outil utile pour les entreprises souhaitant utiliser l’IA sans expérience.