‫Regardez-nous partir.
‫Nous passons à ce cadre à un rythme fulgurant, nous avons défini les problèmes.
‫Nous avons examiné les données.
‫Nous avons choisi une métrique d'évaluation.
‫Nous avons compris quelques-unes des fonctionnalités que nous avons dans nos données.
‫Nous en sommes maintenant à l'étape cinq, qui est la modélisation.
‫Maintenant, il y a quelques parties à la modélisation.
‫Nous avons donc divisé cela en quatre sections différentes.
‫Et c'est là que se trouve la première section.
‫Et c'est probablement le concept de machine learning le plus important que trois ensembles et maintenant sur l'ensemble de la
‫modélisation, nous voulons répondre à la question en fonction de notre problème et de nos données.
‫Quel modèle d'apprentissage automatique devrions-nous utiliser ?
‫La modélisation peut être décomposée en trois parties, le choix et l'entraînement d'un modèle, le barattage d'un modèle et la
‫comparaison de modèles.
‫Avant d'entrer dans ces domaines, cependant, la première partie de la modélisation est et le sujet le plus
‫important à discuter dans l'ensemble de ce cours est le concept le plus important de l'apprentissage automatique, la validation du train
‫et les fractionnements de test ou communément appelés trois ensembles.
‫Maintenant, puisque vous souhaitez utiliser des modèles d'apprentissage automatique pour obtenir des informations sur certaines données afin de
‫prédire l'avenir, il est important de tester leur efficacité dans le monde réel.
‫Pour ce faire, vous divisez vos données en trois ensembles différents, un ensemble d'entraînement pour entraîner votre modèle sur un ensemble
‫de validation sur lequel choisir votre modèle et un ensemble de test pour tester et comparer vos différents modèles.
‫Pourquoi est-ce important?
‫Pensez-y comme ça quand vous êtes à l'université, vous pourriez étudier les supports de cours tout au long du
‫semestre.
‫Ensuite, avant l'examen final, vous pourrez voir comment vous pouvez améliorer vos connaissances lors d'un examen pratique.
‫Après avoir bien réussi l'examen pratique, vous êtes sûr de réussir l'examen final lorsque vous passerez
‫l'examen final.
‫Et bien que certains des problèmes que vous n'ayez jamais vus auparavant, vous êtes
‫en mesure d'adapter les connaissances que vous avez apprises du matériel d'étude aux questions légèrement différentes mais similaires de l'examen final.
‫Pour cette raison, vous réussissez l'examen final avec de bonnes notes.
‫Cette adaptation que vous avez eue des supports de cours et des examens pratiques à l'examen final est appelée dans l'apprentissage
‫automatique une généralisation, ou la capacité d'un modèle d'apprentissage automatique à bien fonctionner sur des données
‫qu'il n'a jamais vues auparavant à cause de ce qu'il est. appris sur un autre jeu de données.
‫Maintenant, où cela pourrait-il mal tourner ?
‫Eh bien, si votre professeur envoyait accidentellement l'examen final pour que tout le monde s'entraine au moment de
‫l'examen proprement dit, tout le monde l'aurait déjà vu.
‫Maintenant, puisque les gens savent à quoi ils doivent s'attendre, ils passent l'examen, ils répondent facilement à toutes les
‫questions, et tout le monde finit par obtenir les meilleures notes.
‫Maintenant, les meilleures notes peuvent sembler bonnes, mais les étudiants ont-ils vraiment appris quelque chose ou étaient-ils simplement des machines
‫de mémorisation expertes ?
‫Bon sang, pour que vos modèles d'apprentissage automatique soient précieux pour prédire quelque chose dans le futur sur des données invisibles,
‫vous voulez éviter qu'ils ne deviennent des machines à mémoriser.
‫C'est là qu'interviennent la formation, la validation et les fractionnements de test.
‫Dans notre exemple de maladie cardiaque, disons qu'il y avait 100 patients.
‫Nous commençons par cent.
‫Une façon de créer des divisions consiste à mélanger ces patients, puis à en sélectionner 70 pour cent pour la formation.
‫Ce qui signifierait qu'il y aurait environ 70 dossiers de patients et 15 % pour la validation et 15 % pour les tests,
‫ce qui signifie environ 70 patients dans l'ensemble de formation 15 patients et la division de validation et 15
‫patients dans la division de test.
‫Maintenant, les pourcentages de chacun d'entre eux peuvent varier, mais la pratique standard est généralement d'environ 70 à 80 pour cent
‫pour la formation, 10 à 15 pour la validation et 10 15 pour le test.
‫Vous pouvez voir dans certains exemples que certains ensembles ou certains ensembles de données ne sont divisés qu'en apprentissage et test.
‫Mais c'est au cas par cas scénario.
‫Habituellement, vous aurez trois ensembles différents.
‫Ensuite, une fois que vous avez obtenu ces divisions en utilisant un modèle que vous avez choisi, vous échoueriez aux données d'entraînement ou aux informations des
‫70 dossiers de patients, et une fois que votre modèle a été entraîné, vous pouvez vérifier ses résultats et voir si vous peut
‫les améliorer sur la validation, a déclaré que c'est là que vous faites le réglage du modèle.
‫Ainsi, simplement parce que vos modèles d'apprentissage automatique ont obtenu un ensemble de résultats sur les dossiers des patients, vous pouvez
‫réellement les améliorer.
‫Et nous verrons cela à l'avenir.
‫Leçon sur la division de validation tandis que la division de validation est l'endroit où vous devriez tester pour voir si vous pouvez
‫vous améliorer.
‫Et enfin, une fois que vous avez amélioré votre modèle, vous pouvez vérifier les résultats des modèles ainsi que tous les autres résultats de modèles
‫que vous avez pu faire lors de l'expérimentation sur le test dit.
‫Ce qu'il est important de retenir, c'est que ces trois ensembles sont séparés pendant l'entraînement, le modèle ne voit jamais
‫de division de validation ou de division de test.
‫Et pendant les tests, vous le faites sur la division de test, pas sur l'ensemble d'entraînement.
‫C'est la même chose que lorsque vous étudiiez pour votre examen, si vous voyiez l'examen final pendant que vous vous entraîniez,
‫ce serait de la tricherie et votre résultat final ne refléterait pas la qualité de votre apprentissage.
‫Pour l'instant, pensez à la dernière fois que vous êtes allé passer un test, vous êtes-vous entraîné avant ?
‫La pratique que vous faisiez a-t-elle été utile pour le test ?
‫Et lorsque vous réfléchissez à cela, essayez de réfléchir à la façon dont cela s'aligne sur la raison pour laquelle
‫il est important de ne pas laisser un modèle d'apprentissage automatique voir un ensemble de tests ou des données de test simplement pendant qu'il s'entraîne.