Bases de l'apprentissage automatique

Commencez par une tâche concrète de prédiction ou d’aide à la décision. Prédire un nombre est une régression ; attribuer une catégorie est une classification. Regrouper des exemples non étiquetés est un clustering. La génération de nouveaux textes ou images a différents objectifs et méthodes d'évaluation. Évitez de choisir une architecture à la mode avant de définir le résultat. Un flux de travail pratique comprend la collecte de données, la préparation, l'ajustement du modèle, l'évaluation, le déploiement et la surveillance. Des erreurs peuvent survenir à n’importe quelle étape. Un modèle formé sur des enregistrements bien formés peut échouer lorsqu'un service de production change d'unité ou échange deux colonnes d'entrée. Établissez une référence avant d’ajuster un modèle complexe. Pour les prévisions, la valeur précédente peut constituer une référence utile ; pour la classification, la classe la plus courante fournit une comparaison minimale. Une référence indique si la complexité supplémentaire apporte des informations utiles. Utilisez des exemples de formation pour ajuster les paramètres et des exemples séparés pour évaluer les performances. Gardez l'ensemble de test final à l'écart des réglages répétés. Choisissez des mesures qui reflètent les conséquences des erreurs et inspectez les cas d’échec réels. Un système qui fonctionne bien en moyenne peut néanmoins s’avérer inutilisable dans des cas rares mais essentiels.