‫Modélisation raide, choix de la deuxième partie.
‫Nous l'avons mentionné lors de la dernière écoute, il y avait trois parties dans la modélisation, le choix d'un
‫modèle, le réglage d'un modèle et la comparaison des modèles, une fois que vous avez divisé vos données en ensembles d'entraînement, de validation et de test, vous
‫pouvez commencer à parcourir chacun de ces éléments. pas.
‫Dans cette leçon, nous allons aborder quelques points sur le choix d'un modèle, c'est-à-dire que vous choisissez un modèle et l'entraînez
‫sur vos données d'entraînement, contrairement à la création de vos propres algorithmes à partir de zéro.
‫Il existe de nombreux modèles d'apprentissage automatique prédéfinis dont vous pouvez tirer parti lorsque vous commencez.
‫Votre objectif principal sera de savoir quel type d'algorithme d'apprentissage automatique utiliser avec quel type de problème il
‫s'agit, car certains algorithmes fonctionnent mieux que d'autres sur différents types de données.
‫Nous examinerons cela spécifiquement lorsque nous mettrons la main sur nos projets.
‫Mais pour l'instant, une petite chose à retenir est que si vous travaillez avec des arbres de décision de données structurés tels que des
‫forêts aléatoires et des algorithmes d'amplification de gradient comme Cat Boose, un coup de pouce supplémentaire a tendance à mieux fonctionner.
‫Et si vous travaillez avec des données non structurées, l'apprentissage en profondeur, les réseaux de neurones et l'apprentissage par transfert ont tendance
‫à mieux fonctionner.
‫Une fois que vous avez choisi un modèle, votre prochaine étape consiste à les former.
‫L'objectif principal ici sera d'aligner les entrées et les sorties.
‫Par exemple, dans notre problème de maladie cardiaque, nous voulons que notre modèle examine les
‫variables de caractéristiques, les entrées, puis trouve les modèles et les utilise pour prédire la variable cible.
‫Alors rappelez-vous, de la leçon précédente, ces variables ici sont les variables de caractéristiques.
‫Nous voulons les utiliser pour prédire les variables cibles.
‫Un autre paramètre de nommage courant consiste à utiliser X, qui correspond aux données pour prédire Y, qui correspond aux étiquettes.
‫Différents algorithmes d'apprentissage automatique ont différentes façons de le faire.
‫Nous verrons comment le faire pour une poignée d'utiles dans de futurs projets.
‫Et n'oubliez pas que l'entraînement d'un modèle s'effectue sur la division des données d'entraînement.
‫C'est là que votre modèle apprend le matériel de cours.
‫Nous ne voulons pas laisser nos modèles tricher et voir l'examen final avant de faire leur étude.
‫Selon la quantité de données dont vous disposez et la complexité de votre modèle, la formation peut prendre un certain temps.
‫L'un de vos principaux objectifs lors de l'entraînement d'un modèle est de minimiser les délais entre les expériences.
‫Donc, parfois, cela signifie utiliser d'abord une petite partie de vos données.
‫Par exemple, si vous entraînez des données avec cent mille exemples, vous pouvez commencer à entraîner un modèle avec
‫seulement les 10 000 premiers et voir comment cela se passe.
‫Vous pouvez également décider d'utiliser un modèle moins compliqué pour commencer.
‫Les modèles profonds tels que les réseaux connus prennent généralement plus de temps à former que les autres types de modèles, et c'est quelque chose
‫qui mérite d'être pris en compte lorsqu'il s'agit de former vos propres modèles.
‫Par exemple, si une expérience vous prend trois heures ou même quelques jours pour un petit pourcentage de performances
‫Buzan de votre modèle, vous pouvez envisager.
‫Cette expérience vaut-elle vraiment le coup parce que l'apprentissage automatique est hautement itératif.
‫Nous voulons minimiser ce temps d'expérimentation que nous pouvons passer de l'étape un à l'étape deux à l'étape trois.
‫Mais encore une fois, si cela semble déroutant, nous le verrons dans la pratique dans les mains sur les projets.
‫Et choses à retenir, certains modèles fonctionnent mieux que d'autres et ont des problèmes différents.
‫N'ayez pas peur d'essayer des choses et c'est vraiment important.
‫L'apprentissage automatique est, comme nous l'avons dit précédemment, un processus hautement itératif.
‫Ainsi, certaines choses que vous essayez peuvent ne pas fonctionner la première fois, et cela signifie que vous négligez simplement cette
‫chose à l'avenir et essayez autre chose, commencez petit et augmentez, ajoutez de la complexité selon vos besoins.
‫Cela signifie, par exemple, que si vous aviez cent mille exemples, nous allons commencer
‫par 10000.
‫Nous allons commencer par utiliser un modèle simple plutôt que d'utiliser le modèle le plus grand, le plus
‫récent et le meilleur, car ce que nous recherchons, ce sont des résultats pratiques, pas quelque chose qui est le
‫meilleur sur papier.
‫Nous voulons voir quelque chose qui peut réellement être utilisé dans le monde réel.
‫Et une partie de vos expériences impliquera le réglage d'un modèle qui montre de bons résultats initiaux pour obtenir de meilleurs
‫résultats, comme le réglage d'une voiture.
‫Si votre voiture fonctionne bien sur une piste, elle pourrait ne pas bien fonctionner sur une autre piste.
‫Alors vous l'accordez.
‫Voyons comment procéder.
‫Mais au lieu de quatre voitures, il le fera pour les modèles d'apprentissage automatique.