Comprendre les bases de l’entraînement d’un modèle de machine learning

Le machine learning a des applications variées dans des secteurs d’activité tels que le commerce, les ressources humaines, et même la restauration. Par conséquent, comprendre son fonctionnement est un atout notable. Toutefois, le machine learning est une science complexe.

Il demeure néanmoins possible d’acquérir facilement les bases de l’entraînement d’un modèle.

Qu’est-ce qu’un modèle de machine learning ?

Le machine learning consiste à construire un modèle capable de prédire un résultat grâce à des données sur lesquelles il est entraîné.

Un modèle de machine learning peut avoir plusieurs applications. Par exemple, on peut entraîner un modèle à  prédire un comportement humain, ou à faire de l’analyse de sentiment.

Bien que les tâches pouvant être opérées par ce type de modèle soient très vastes, la méthode d’entraînement varie relativement peu. Elle peut être appréhendée facilement grâce à un exemple de la vie de tous les jours.

Comprendre l’entraînement d’un modèle de machine learning : l’exemple de l’enseignement

L’entraînement d’un modèle de machine learning peut être comparé à l’apprentissage d’un élève. Afin que l’élève maîtrise des notions ou acquiert un savoir-faire, le professeur doit le soumettre à une série d’exercices. En l’occurrence, le professeur utiliserait une méthode pédagogique basée sur l’apprentissage par la pratique uniquement. L’élève doit donc résoudre un problème sans faire appel à des connaissances théoriques acquises en amont.

Par exemple, si l’élève doit apprendre à utiliser l’addition et la soustraction, il faut nécessairement lui indiquer que seules ces méthodes de calcul sont applicables pour résoudre un problème donné. Il doit en revanche déduire lui-même  laquelle de ces deux opérations appliquer, en fonction de l’énoncé.

C’est au moment du contrôle de connaissances que le professeur pourra juger de la compréhension de son élève. Toutefois, plusieurs règles doivent être respectées afin que cette méthode d’apprentissage fonctionne. 

Contrairement à un modèle, l’élève peut s’aider de son expérience, et de sa compréhension déjà acquise du monde. Il faut donc plus d’entraînement à un modèle de machine learning pour parvenir à une précision (accuracy) satisfaisante. Il pourra par la suite faire des prédictions précises, rapides et en grand nombre.

L’élève, comme le modèle, doit réaliser plusieurs entraînements avant d’être évalué. Pour ce faire, le professeur prépare un nombre d’exercices suffisant, mais s’assure également de leur cohérence pour permettre la bonne application des règles mathématiques par l’élève. De plus, les exercices doivent être diversifiés afin que l’élève ne puisse pas apprendre par cœur et simplement répéter un raisonnement.

À l’issue de chaque exercice, le professeur devra indiquer à l’élève s’il a utilisé la bonne opération ou non. Cette étape est cruciale pour permettre à l’élève de se corriger et de réajuster l’application qu’il fait de ces règles mathématiques.

L’élève doit s’exercer autant de fois que nécessaire. Au bout d’un certain nombre d’entraînements, et lorsque l’élève a un taux de réussite satisfaisant, le professeur peut décider de passer à l’évaluation finale. Afin de réellement vérifier s’il a développé un savoir induit par la pratique, le professeur doit de nouveau prendre soin de respecter certaines règles : le test final ne doit pas contenir d’exercices identiques à ceux de l’entraînement et le test doit être cohérent avec l’entraînement effectué en amont.

Si tous ces critères ont été respectés, on peut considérer que l’élève a acquis une compréhension du raisonnement à conduire. Par conséquent, il sera capable de résoudre n’importe quel autre problème avec un taux de réussite élevé.

Les bonnes pratiques pour entraîner un modèle de machine learning

Pour récapituler, l’entraînement d’un modèle de machine learning s’effectue en deux phases. La première, la phase d’entraînement, permet au modèle de se construire grâce à des données nombreuses et variées, ainsi qu’à un grand nombre de boucles. À l’issue de cet apprentissage, le modèle est soumis à un test. De nouvelles données lui sont fournies, et le modèle doit être en mesure de réaliser l’opération pour laquelle il a été entraîné.

En fin de compte, l’entraînement d’un modèle de machine learning requiert le respect de plusieurs règles indispensables. 

• Le modèle doit être programmé pour réaliser une tâche, mais c’est à lui de découvrir comment, grâce à la validation ou l’invalidation des résultats lors de la phase d’entraînement
• Les données doivent être variées, suffisamment nombreuses et cohérentes avec la tâche pour laquelle est programmée le modèle
• Les données doivent ensuite être séparées en jeu d’entraînement et de test, qui sont totalement différents 
• L’entraînement doit être suffisamment complet, un nombre suffisant de boucles doit être réalisé

Deux principaux problèmes peuvent être rencontrés en phase de validation. Si le modèle n’a pas été entraîné avec suffisamment de données, ou a rencontré les mêmes trop fréquemment, on parle d’overfitting.  De même, s’il n’a pas effectué suffisamment de boucles avant de passer à la phase de test, il s’agit d’underfitting. Dans ces cas de figures, le modèle ne sera pas performant.