Maîtriser la construction et le déploiement de modèles de Machine Learning et Deep Learning avec un expert en Data
Dans la transformation digitale des entreprises, L'apprentissage automatique (Machine Learning, ML) et l'apprentissage profond (Deep Learning, DL) sont des technologies modernes qui utilisent les données pour réaliser des tâches complexes. Cependant, construire et déployer de tels systèmes nécessite une approche méthodique et structurée ainsi que l'aide d'experts dans le domaine. Dans cet article, nous verrons comment aborder cette tâche avec un expert en data.
1. Trouver l'expert en Data adapté à votre projet
Trouver un expert en data compétent et expérimenté est essentiel. Un expert en data a pour rôle d'aider à concevoir,d'implémenter et à déployer les modèles de machine learning et deep learning, ainsi que de fournir des conseils éclairés sur les meilleures pratiques pour chaque étape du processus.
A. Comprendre les compétences requises
Lors de la recherche d'un expert en data, il est nécessaire de connaître les compétences particulières dont vous avez besoin pour votre projet spécifique. Voici quelques compétences à rechercher chez un expert :
- Analyse de données
- Prétraitement des données
- Modélisation et algorithme de machine learning / deep learning
- Implémentation et optimisation de modèles
- Évaluation et validation de modèle
- Déploiement de modèles
B. Choisir le bon expert en fonction des domaines d'application de votre projet
En outre, assurez-vous que l'expert en data a une expérience pertinente dans votre domaine d'application. Par exemple :
- Systèmes de recommandation
- Reconnaissance d'image ou de texte
- Analyse du langage naturel (NLP)
- Prédiction et classification
2. Travailler étroitement avec l'expert en Data pour définir les objectifs du projet
Une fois que vous avez trouvé un expert en data adapté à votre projet, il est important de travailler étroitement avec lui pour définir clairement les objectifs du projet. Cela comprend :
A. La définition de la problématique
Discutez de la problématique à résoudre ou de la tâche à réaliser par le système de machine learning / deep learning.
B. Identifier le type d'apprentissage nécessaire
Identifier le type d'apprentissage requis pour résoudre la problématique : apprentissage supervisé, non supervisé ou renforcement. Cette décision doit être prise en fonction des données dont vous disposez et de la tâche spécifique à accomplir.
C. Fixer des objectifs clairs et réalisables
Il est essentiel de fixer des objectifs spécifiques, mesurables et réalisables pour votre projet. Par exemple, si vous souhaitez utiliser un système de reconnaissance d'image, déterminez la précision souhaitée et les temps d'exécution acceptables pour ce système.
3. Rassembler, préparer et analyser les données nécessaires
Les modèles de machine learning et deep learning sont alimentés par des données. Pour être efficaces, ces données doivent être correctement collectées, préparées et analysées.
A. Collecter les données pertinentes
Un expert en data peut vous aider à identifier et rassembler les données appropriées pour votre projet. Ces données peuvent être internes ou externes, et peuvent inclure divers types de sources : bases de données, API, fichiers CSV, etc.
B. Prétraiter les données pour une meilleure qualité
Avant d'utiliser les données pour entraîner les modèles, il est important de prétraiter ces données :
- Nettoyer les données : éliminer les erreurs, les valeurs manquantes et les doublons
- Explorer les données pour détecter les anomalies et les tendances
- Normaliser et transformer les données pour faciliter leur utilisation dans les modèles
C. Analyser les données pour extraire des informations utiles
L'expert en data peut également vous aider à explorer les données pour identifier les caractéristiques pertinentes qui peuvent contribuer à la réussite du modèle. Il utilisera ensuite ces informations pour concevoir et sélectionner les modèles appropriés pour votre projet. L'intégration de l'intelligence artificielle (I.A.) dans les processus d'audit et de contrôle qualité de la donnée représente une enjeu significatif dans le reste du processus et peut nécessiter l'audit de qualité des données.
4. Construire, entraîner et évaluer les modèles
Les étapes suivantes consistent à construire, entraîner et évaluer les modèles de machine learning / deep learning avec l'aide de l'expert en data :
A. Concevoir et implémenter le modèle
En fonction des objectifs du projet et des données disponibles, l'expert en data vous aidera à concevoir et à implémenter un ou plusieurs modèles. Ces modèles peuvent inclure :
- Réseaux de neurones
- Random Forests
- SVM (Support Vector Machines)
- K-means pour la classification non supervisée
B. Entraîner et optimiser le modèle
Une fois que les modèles ont été conçus, ils doivent être entraînés sur les données préparées. L'entraînement consiste à ajuster les poids et les paramètres des modèles afin qu'ils puissent réaliser la tâche souhaitée de manière efficace. Parallèlement à l'entraînement, il est essentiel d'optimiser les modèles en ajustant divers hyperparamètres afin d'améliorer les performances.
C. Évaluer et valider le modèle
Après avoir formé et optimisé les modèles, ils doivent être évalués et validés à l'aide de méthodes comme la validation croisée (Cross-Validation) et des ensembles de tests distincts. Cette étape permet de s'assurer que les modèles fonctionnent comme prévu et atteignent les objectifs fixés.
5. Déployer le modèle dans un environnement de production
Une fois que les modèles ont été évalués et validés, ils peuvent être déployés dans un environnement de production pour être utilisés par d'autres systèmes ou applications. L'expert en data peut vous aider à :
A. Exporter et sauvegarder les modèles entraînés
Sauvegardez les modèles formés et optimisés dans un format adapté au déploiement. La majorité des librairies de machine learning offrent des méthodes pour exporter et enregistrer ces modèles.
B. Déployer les modèles sur le cloud ou dans un environnement local
Décidez si votre modèle sera déployé dans le cloud (par exemple, AWS, Google Cloud Platform, Microsoft Azure) ou localement. Cela dépend des besoins spécifiques du projet et des ressources disponibles.
C. Intégrer les modèles avec des API et des interfaces utilisateur
Pour permettre l'utilisation du modèle par d'autres systèmes et applications, vous devrez intégrer les modèles à l'aide d'API ou d'interfaces utilisateur. L'expert en data peut vous aider à choisir la meilleure approche en fonction de vos besoins.
Travailler avec un expert en data pour construire et déployer des modèles de machine learning et deep learning implique plusieurs étapes. Patience, persévérance et préparation joueront un rôle essentiel dans la réussite de votre projet. cette architecture permettra d'entrevoir d'autres perspectives telles que l'utilisation de l'I.A. qui offre également des perspectives d'automatisation étendues, pour accomplir diverses tâches, du back-office au front-office. Cependant, cette révolution technologique nécessite une préparation adéquate. Les équipes doivent être formées pour maîtriser ces technologies avancées.