Si vous avez pensé à l’apprentissage automatique au cours des deux dernières années, vous n’êtes pas le seul. Il s’agit d’une grande entreprise qui peut avoir un impact significatif sur la façon dont les entreprises fonctionnent, offrant un avantage concurrentiel indispensable.
Les statistiques le confirment. Par exemple, selon Marchés et marchésle marché mondial du ML devrait représenter plus de 115 milliards de dollars d’ici 2027, tandis que les progrès de l’IA et du ML devraient augmenter le PIB mondial de 14 % entre 2019 et 2030. En outre, Netflix dit il a pu économiser 1 milliard de dollars en utilisant l’apprentissage automatique. Maintenant que nous savons pourquoi le ML est essentiel ; récapitulons rapidement ce qu’est exactement l’apprentissage automatique avant de passer aux sept étapes du cycle de vie du ML.
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 êtres humains apprennent en utilisant des données, des algorithmes et l’IA pour améliorer lentement la précision au fil du temps.
Par exemple, Netflix utilise l’apprentissage automatique pour alimenter son algorithme de recommandations, en prenant les énormes quantités de données de visualisation auxquelles il a accès et en calculant les chiffres pour montrer aux gens ce que d’autres utilisateurs similaires ont apprécié.
Pour que l’apprentissage automatique fonctionne, vous avez besoin d’un modèle solide et d’un accès à une grande quantité de données. La plupart des algorithmes ML ont également accès à une multitude d’informations entrantes, et ils peuvent s’améliorer dans ce qu’ils font à mesure que davantage de données arrivent.
L’apprentissage automatique a un nombre considérable d’applications potentielles, de la fourniture de soins de santé personnalisés à l’alimentation de voitures autonomes et de villes plus 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 plutôt si elle peut être la première dans votre créneau à le faire.
Il est maintenant temps pour nous de jeter un coup d’œil au cycle de vie de l’apprentissage automatique. Il y a sept étapes à cela, et les deux premières étapes sont les plus intenses, alors tenez-vous-y jusqu’à la fin.
Sept étapes
1. Collecter les données
La première étape de toute campagne de ML consiste à commencer à collecter des données. Après tout, si vous ne disposez d’aucune donnée, votre modèle d’apprentissage automatique n’aura rien à 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 allez obtenir ces données. Selon le type de modèle que vous construisez, vous pouvez vous retrouver à utiliser vos propres données propriétaires, accéder à des données publiques (par exemple via un site de réseau social) ou un mélange des deux. Il convient également de déterminer si vous souhaitez des données explicites (les personnes les fournissent spécifiquement) ou des données implicites (identifiées en fonction des habitudes de navigation et de l’activité des utilisateurs).
2. Recueillir des données
Maintenant que vous savez quelles seront vos sources de données et le type de données que vous cherchez à capturer, la prochaine étape consiste à commencer à collecter des données.
Vous devrez vous assurer que vous collectez les bonnes données à partir de la bonne source, c’est là qu’intervient l’étape précédente. Ne vous souciez pas encore de ranger les données car cela vient un peu plus tard.
3. Intégrer les données
L’étape suivante consiste à intégrer les données que vous avez recueillies à votre flux de travail et, en fin de compte, à votre modèle d’apprentissage automatique. Cela peut signifier importer les données dans votre base de données propriétaire ou utiliser des API pour configurer un flux automatisé de données provenant de sources tierces.
2. Préparation des données
Maintenant que vous avez identifié vos sources de données, que vous les avez rassemblées et que vous les avez intégrées dans votre système, l’étape suivante consiste à les préparer afin que le modèle soit prêt à commencer à les utiliser. Il y a quatre étapes à ce processus :
1. Exploration des données
Tout d’abord, vous devez examiner les données dont vous disposez afin de vous faire une idée de leur degré d’exhaustivité et de la quantité de travail nécessaire pour les adapter à vos utilisations.
C’est également là que vous identifierez l’approche que vous adopterez au cours des 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 qui pourrait être en place et la suppression des entrées vides et d’autres éléments anormaux dans les données.
Nous parlons d’actions que vous pouvez effectuer sur l’ensemble du jeu de données pour le préparer à un traitement ultérieur plutôt que de vous concentrer sur des entrées individuelles.
3. Conflit de données
Avec cela à l’écart, vous êtes prêt à vous attaquer à des records individuels. La gestion des données vous oblige à parcourir manuellement les données dont vous disposez et à mettre à jour celles qui doivent être mises à jour pour que votre entreprise puisse les traiter.
C’est également là que vous apporterez les modifications nécessaires aux données pour les rendre lisibles et faciles à traiter pour le modèle que vous créez.
4. Analyser les données
À présent, vos données devraient être en assez bon état. La prochaine étape consiste donc à examiner de plus près les données dont vous disposez et à les analyser pour déterminer comment vous allez procéder pour les traiter et créer votre modèle.
3. Choisissez un modèle
Maintenant que nous avons trié vos données et examiné attentivement ce que vous avez, la prochaine étape consiste à choisir un modèle afin que vous puissiez commencer à traiter ces données et travailler vers votre objectif final.
Il existe plusieurs options différentes pour choisir votre modèle. Le mieux est donc de rechercher ce qui existe et de trouver un développeur capable de vous conseiller au mieux sur ce dont vous avez besoin.
4. Former 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.
Lorsque nous parlons de formation d’un modèle, c’est parce que les algorithmes d’apprentissage automatique fonctionnent en s’auto-apprenant.
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
Les tests et l’évaluation étant terminés, vous devriez maintenant avoir une bonne idée des modifications que vous devez apporter à votre modèle pour l’affiner et vous assurer qu’il vous permet de mieux atteindre vos objectifs.
6. Évaluation et test du modèle
Une fois que votre modèle s’est formé sur la base des données que vous lui avez fournies, vous êtes prêt à 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 la chose fonctionne. Après vos tests, vous êtes prêt à 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 prévision du modèle
Maintenant que vous avez terminé votre évaluation, vos tests et vos ajustements, votre modèle est prêt pour le déploiement en direct.
Une fois que vous l’avez déployé, vous êtes prêt à commencer à prévoir et à faire des prédictions à l’aide des données auxquelles vous avez accès, et vous serez en mesure de prendre des décisions en conséquence.
Vous pouvez également toujours revenir en arrière et effectuer des réglages plus précis ou ajouter de nouvelles sources de données, alors ne pensez pas que la construction est terminée et terminée simplement parce qu’elle est en ligne.
S’il y a une chose que l’apprentissage automatique nous montre, c’est qu’il y a toujours place à l’amélioration.
Conclusion
Maintenant que vous savez comment démarrer avec l’apprentissage automatique, vous êtes au bon endroit pour passer à l’étape suivante en mettant en œuvre l’apprentissage automatique dans votre entreprise.
La bonne nouvelle est que si vous avez encore besoin d’un peu d’aide, nous sommes plus qu’heureux de vous aider. Commentez ci-dessous avec toutes vos questions.