Qu'est-ce que l'entraînement d'un modèle dans le Machine Learning ?

L'entraînement d'un modèle dans l'apprentissage automatique est le processus qui consiste à apprendre à un algorithme d'apprentissage automatique à faire des prédictions ou à prendre des décisions en fonction des données. C'est comme apprendre à un enfant à reconnaître des modèles à partir d'exemples. Tout comme vous montreriez à un enfant de nombreuses images d'animaux pour l'aider à faire la distinction entre les chats et les chiens, les modèles d'apprentissage automatique apprennent à partir de grandes quantités de données pour faire des prédictions ou des classifications précises.

Je vais maintenant décomposer les composants clés de la phase d'entraînement du modèle, et la phase la plus essentielle est celle des données. Les données sont l'élément vital de l'apprentissage automatique. Il se compose de fonctionnalités d'entrée (attributs) et de leurs étiquettes ou cibles de sortie correspondantes. Le modèle apprend des modèles à partir de ces données d'entraînement pour faire des prédictions. Des données de haute qualité, diversifiées et représentatives sont essentielles pour une formation efficace.

La phase suivante est l'algorithme, la procédure mathématique ou de calcul que le modèle utilise pour apprendre à partir des données. C'est l'ensemble des règles qui guident le processus d'apprentissage. Différents algorithmes (par exemple, les arbres de décision, les réseaux neuronaux, les machines à vecteurs de support) ont des capacités et des complexités variables, y compris les paramètres.

Les paramètres sont les paramètres internes ou les poids que le modèle ajuste pendant l'entraînement pour s'adapter aux données. Ces ajustements visent à minimiser la différence entre les prédictions du modèle et les résultats réels. Par exemple, dans la régression linéaire, la pente et l'ordonnée à l'origine sont des paramètres.

L'un des éléments les plus essentiels dans l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique est la fonction de perte. La fonction de perte mesure les prédictions du modèle et la dissemblance des valeurs cibles. Pendant l'entraînement, le modèle s'efforce de minimiser cette perte, améliorant ainsi efficacement sa précision. Les fonctions de perte courantes incluent l'erreur quadratique moyenne (pour la régression) et l'entropie croisée (pour la classification).

La phase suivante du modèle d'entraînement est l'optimisation. Des techniques d'optimisation sont utilisées pour ajuster les paramètres du modèle de manière itérative. La descente de gradient est une méthode d'optimisation courante pour trouver les valeurs optimales des paramètres. Le modèle met à jour ses paramètres en se déplaçant dans la direction qui réduit la fonction de perte.

Le processus de formation en bref : Initialisez les paramètres du modèle de manière aléatoire ou avec des valeurs spécifiques, définissez des hyperparamètres (par exemple, le taux d'apprentissage, la taille du lot), puis transmettez Pass en alimentant les données d'entraînement dans le modèle. L'étape suivante consiste à calculer les prédictions à l'aide des valeurs des paramètres actuels.

Calcul des pertes : dans ce processus, nous comparons les prédictions du modèle avec les valeurs cibles réelles à l'aide de la fonction de perte, puis nous calculons la perte (erreur).

Dans la rétropropagation, nous calculons les gradients de la perte par rapport à chaque paramètre, puis nous mettons à jour les paramètres à l'aide de la descente de gradient (ou d'autres méthodes d'optimisation).

Le processus de répétition : itérez plusieurs fois dans l'ensemble du jeu de données d'entraînement (époques). Ajustez les paramètres après chaque époque, puis surveillez la perte pour vous assurer qu'elle diminue au fil du temps. Nous utilisons un ensemble de données de validation distinct pour le processus de validation afin d'évaluer les performances du modèle pendant l'entraînement. Pour éviter le surapprentissage, nous arrêtons l'entraînement lorsque les performances de validation plafonnent ou se détériorent.

L'un des autres défis est le surajustement. Nous devons être prudents face au surapprentissage, où le modèle mémorise les données d'entraînement mais fonctionne mal sur des données invisibles. L'autre est le réglage des hyperparamètres, qui nécessite d'expérimenter différents hyperparamètres pour trouver la meilleure combinaison.