Que vous débutiez ou que vous travailliez avec des modèles d’IA depuis un certain temps, il existe des erreurs courantes d’apprentissage automatique et d’apprentissage en profondeur dont nous devons tous être conscients et dont nous devons nous souvenir de temps en temps. Ceux-ci peuvent causer des maux de tête majeurs sur la route s’ils ne sont pas contrôlés ! Si nous prêtons une attention particulière à nos données, modélisons l’infrastructure et vérifions également nos résultats, nous pouvons affiner nos compétences en pratiquant de bonnes habitudes de data scientist.
Erreurs de données d’apprentissage automatique et d’apprentissage en profondeur à éviter
Lorsque vous vous lancez dans l’apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur, il y a des erreurs faciles à éviter. Porter une attention particulière aux données que nous introduisons (ainsi qu’aux données de sortie) est crucial pour nos modèles d’apprentissage en profondeur et de réseau de neurones. L’importance de préparer votre jeu de données avant d’exécuter les modèles est impérative pour un modèle solide. Lors de la formation d’un modèle d’IA, 80 % du travail est la préparation des données (collecte, nettoyage et prétraitement des données), tandis que les 20 derniers % sont réservés à la sélection, à la formation, au réglage et à l’évaluation du modèle. Voici quelques erreurs et limitations courantes auxquelles nous sommes confrontés lors de la formation de modèles d’IA basés sur les données.