Jeu de données d'entraînement pour l'apprentissage automatique : un guide technique
Dans le domaine de l'apprentissage automatique, un jeu de données d'entraînement en intelligence artificielle est un ensemble structuré d'exemples utilisé pour la formation d'un modèle, afin de lui apprendre à faire des prédictions ou à prendre des décisions à partir de cas réels. C'est la base de la performance d'une IA : comme un manuel rempli de questions et de réponses, il guide l'intelligence du système, influence sa précision, sa fiabilité et son équité, et détermine en grande partie sa capacité à reconnaître des motifs complexes. Tout commence par des données de qualité
Cet article s'adresse aux professionnels, aux équipes produit, aux Data Scientists, aux développeurs et aux passionnés qui veulent comprendre la définition d'un bon jeu de données d'entraînement, savoir comment l'utiliser pour entraîner un modèle, comment évaluer son efficacité, comment il sert en Computer Vision et quelles précautions prendre pendant la formation. Vous y trouverez un cadre concret pour mieux créer, sélectionner et évaluer des données d'entraînement robustes, afin d'obtenir des modèles réellement utiles dans des applications réelles.
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Comment définir un jeu de données d'entraînement ?
Un jeu de données d'entraînement est un large ensemble d'exemples et de données utilisés pour la formation d'un système d'intelligence artificielle, afin d'apprendre à faire des prédictions ou prendre des décisions. Il est semblable à un manuel scolaire rempli de problèmes et de réponses pour qu'un étudiant apprenne. Chaque entrée sert de base à l'apprentissage, puis l'algorithme ajuste progressivement un modèle mathématique capable d'interpréter les données. En pratique, chaque tâche de préparation compte, et le machine learning repose sur cette matière initiale pour produire des résultats fiables.
La qualité de ce "manuel" - c'est-à-dire la qualité et la diversité des exemples - peut rendre cette intelligence plus pertinente et capable de gérer des tâches du monde réel. C'est une étape indispensable dans la création d'une IA qui comprend et nous aide réellement, avec des avantages directs sur la précision et la robustesse du système. Dans la pratique, l'IA a besoin de données annotées ou étiquetées. Cette phrase résume le point clé : ces données sont à distinguer des données "brutes" ou non étiquetées. Commençons par définir ces concepts dans cet article.
Qu'est-ce que des données non étiquetées en IA ?
Les données non étiquetées sont l’inverse des étiquettes, et un jeu de données d’entraînement sert ici de base à un système de machine learning. Les données brutes ne sont pas étiquetées et ne permettent pas d'identifier la classification, la caractéristique ou la propriété d'un objet (image, vidéo, audio ou texte) à partir d’une entrée unique. Elles peuvent être utilisées pour effectuer un apprentissage automatique non supervisé dans lequel un algorithme et son modèle mathématique recherchent des schémas de similarité selon différentes approches. Dans un exemple d'entraînement non étiqueté de pomme, banane et raisin, les images de ces fruits ne seront pas marquées. Le modèle doit examiner toutes les images et leurs caractéristiques, y compris la couleur et la forme, sans disposer d'indications, afin de regrouper automatiquement des catégories utiles pour la tâche.
Ces données d’entraînement agissent comme le manuel scolaire du modèle : c’est sur elles que la machine apprend à reconnaître des régularités et à produire ses prédictions. La qualité des données d'entraînement influence directement les performances d’un modèle d’IA. Un bon jeu de données doit être de haute qualité, diversifié et couvrir les différents cas que le modèle rencontrera en production, ce qui améliore aussi ses avantages en fiabilité.
Qu'en est-il des données étiquetées ?
Dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), les données étiquetées (ou annotées) sont des données auxquelles on a ajouté des informations supplémentaires, généralement sous forme de labels ou d'étiquettes, pour indiquer certaines caractéristiques ou classifications. Ces étiquettes fournissent des indications explicites sur les caractéristiques des données, facilitant ainsi l'apprentissage supervisé des modèles d'IA, la lecture automatique et certains usages liés au contenu numérique.
Pourquoi l'entraînement du jeu de données est-il critique pour le processus d'apprentissage automatique ?
L'importance de l'entraînement à l'aide d'un jeu de données, dans le processus d'apprentissage automatique, ne doit pas être sous-estimée : cela repose sur la lecture automatique des labels et du contenu annoté, malgré des défis bien réels, et des données propres et bien étiquetées permettent des prédictions fiables.
Entraînement pour l'apprentissage par le modèle
Les jeux de données d'entraînement forment le socle de l'apprentissage d'un modèle ; leur importance tient aussi aux défis qu'ils permettent d'anticiper ou de réduire et, sans données de qualité ni compétences adaptées pour les concevoir, un modèle ne peut pas comprendre les associations dont il a besoin pour prédire les résultats avec précision.
Mesure de la performance
L'entraînement permet de mesurer l'exactitude d'un modèle, montrant à quel point il peut prédire de nouvelles données non vues en se basant sur ce qu'il a appris des données de test. C'est un travail itératif, et des données de qualité médiocre ou insérées par erreur dans un jeu de données peuvent dégrader les performances d'un modèle.
Réduction des biais
Un jeu de données d'entraînement diversifié et bien représenté peut minimiser les biais, rendant les décisions du modèle plus équitables et fiables, alors qu’un bon modèle mal entraîné peut tomber à 75 % à 85 % de précision sur des données réelles. Pour une entreprise, la sélection des données est aussi importante que le choix de l’algorithme.
Compréhension des caractéristiques
Grâce à l'entraînement, les modèles discernent les caractéristiques les plus prédictives, une étape essentielle vers des prédictions pertinentes et robustes.
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Comment entraîner un jeu de données pour les modèles d'apprentissage automatique ?
Pour rendre un modèle IA impactant, performant, et améliorer le processus d'apprentissage automatique, nous passons les données à travers différents modèles et diverses procédures ou étapes de traitement afin que le modèle final soit exactement ce dont nous avons besoin, avec une couverture d’un large spectre de cas pour éviter des limitations. À cette échelle, une quantité suffisante de données variées aide aussi le modèle à mieux généraliser ce qu’il apprend. Voici les étapes impliquées dans l'entraînement d'un jeu de données pour le rendre suffisamment bon pour le processus d'apprentissage automatique ou la construction d'un outil utilisant l'IA pour fonctionner.
Étape 1 : Sélectionner les bonnes données
Pour utiliser efficacement un jeu de données à l’échelle du projet, nous commençons par rassembler, avec l’appui d’un fournisseur, un ensemble de données de test pertinentes et de haute qualité. Ces données doivent être variées, issues d’une base de données fiable, et représenter le problème que nous visons à résoudre avec l'outil d'apprentissage automatique. Nous nous assurons qu'il comprend différents scénarios et résultats que le modèle peut rencontrer dans des situations réelles, afin de soutenir le traitement des données tout au long du processus.
Étape 2 : Prétraitement des données
Avant d'utiliser les données, elles doivent être préparées, car des ensembles de données soigneusement sélectionnés améliorent les performances. Les sources peuvent inclure des capteurs ou appareils IdO, des jeux de données publics fournis par des agences gouvernementales ou des bases de données métier. Certains annonceurs collectent aussi des données comportementales des utilisateurs selon leur cas d’usage. Nous les nettoyons en supprimant les erreurs, les doublons ou les informations non pertinentes, parfois plusieurs fois. Une entreprise peut également s’appuyer sur un fournisseur spécialisé pour obtenir des données pertinentes. Ensuite, nous les organisons de manière à ce que l'algorithme d'apprentissage automatique puisse travailler avec.
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Étape 3 : Division du jeu de données
La préparation des données représente souvent 80% du temps des data scientists, et nous divisons ensuite notre jeu de données en plusieurs parties selon chaque phase : données d'entraînement, données de validation et données de test. L'ensemble d'entraînement enseigne au modèle, tandis que l'ensemble de validation et l'ensemble de test vérifient sa qualité. Avant l'entraînement, le nettoyage peut devoir être réalisé une ou plusieurs fois : supprimer les doublons et corriger les erreurs est essentiel, car des données contenant des erreurs peuvent dégrader l’apprentissage de l’IA. Ce test se produit après que le modèle a appris à partir des données d'entraînement.
Étape 4 : Entraînement du modèle
Ensuite, nous séparons les données en ensembles d'entraînement, de validation et de test, puis nous enseignons des consignes à notre modèle avec le jeu de données d'entraînement. Le modèle examine les données et essaie d'apprendre et de trouver des motifs durant la phase d’apprentissage. Nous utilisons des algorithmes pour ce travail - les règles qui guident le modèle dans l'apprentissage et la prise de décisions ultérieures, tandis que l'ensemble de validation sert à la phase de validation et que l'ensemble de test vérifie la performance finale, notamment pour un LLM spécialisé.
Étape 5 : contrôle du surajustement des données
Un autre aspect important de l'entraînement du jeu de données est le concept de surajustement. Le surajustement se produit lorsqu'un modèle fonctionne extrêmement bien sur l'ensemble de données d'entraînement mais échoue à se généraliser à de nouvelles données non vues. Cela peut arriver si le jeu de données d'entraînement est trop spécifique ou pas assez représentatif. Pour éviter le surajustement, il est nécessaire d'avoir un jeu de données d'entraînement diversifié et impartial.
Étape 6 : Évaluation et réglage
Après l'entraînement, nous testons le modèle avec notre jeu de données de test. Nous regardons à quel point il prédit ou décide bien. S'il ne le fait pas bien, nous apportons des modifications et réessayons. Cette étape s'appelle le réglage. Nous continuons à le faire jusqu'à ce que l'ajustement final du modèle soit bon dans son travail.
Étape 7 : Améliorations continues
En fin de compte, la ré-entraînement du modèle avec de nouvelles données est nécessaire pour le maintenir à jour et faire des prédictions précises. À mesure que de nouveaux motifs émergent, le modèle doit s'adapter et apprendre d'eux. Ce processus d'entraînement continu et de mise à jour du jeu de données permet de construire un outil d'apprentissage automatique fiable et efficace.
Comment savoir si son jeu de données d'entraînement pour l'apprentissage automatique est efficace ?
Pour mesurer l'efficacité de notre jeu de données d'entraînement, nous pouvons observer plusieurs facteurs clés. D'abord, le modèle doit bien fonctionner non seulement sur les données d'entraînement mais aussi sur des ensembles de validation de nouvelles données non vues. Cela montre que le modèle peut appliquer ce qu'il a appris des données divisées à des situations réelles.
· Exactitude : Un jeu de données efficace se traduit par une performance avec un haut taux d'exactitude du modèle lorsqu'il fait des prédictions sur les mêmes données que les Data Scientists ont utilisées pour le jeu de test.
· Moins de surajustement : Si notre modèle se généralise bien, cela signifie que notre jeu de données a réussi à éviter le surajustement.
· Équité : Notre jeu de données ne doit pas favoriser un résultat par rapport à un autre de manière injuste. Un modèle juste et impartial montre que nos données sont diversifiées et représentatives de tous les scénarios.
· Amélioration continue : Lorsque de nouvelles données sont introduites, le modèle doit continuer à apprendre et à s'améliorer. Cette adaptabilité indique la pertinence continue d'un jeu de données.
· Validation croisée : En utilisant un jeu de données de validation avec des techniques de validation croisée, où le jeu de données est tourné à travers les phases d'entraînement et de validation, nous pouvons vérifier la cohérence de la performance du modèle.
Un jeu de données d'entraînement efficace crée un modèle d'apprentissage automatique qui est précis, juste, adaptable et fiable. Ces qualités garantissent que l'outil est pratique pour des applications réelles.
Comment le jeu de données est utilisé pour entraîner un modèle de Computer Vision ?
Les modèles de Computer Vision peuvent être entraînés par apprentissage supervisé, où le modèle apprend à partir de données étiquetées. Voici un exemple de la façon dont nous utilisons l'apprentissage supervisé pour former des modèles de vision par ordinateur :
Curation et étiquetage des données
La première étape dans le processus d'entraînement d'un modèle de Computer Vision est de rassembler et de préparer les images qu'il apprendra. Nous étiquetons ces images, ce qui signifie que nous décrivons ce que chaque image montre avec des tags ou des annotations. Cela indique au modèle ce qu'il doit rechercher dans les images.
Enseigner au modèle
Ensuite, nous alimentons le modèle avec les images étiquetées. Le modèle les utilise pour apprendre à reconnaître des éléments similaires dans de nouvelles images. C'est comme montrer à quelqu'un de nombreuses images de chats pour qu'il sache à quoi ressemble un chat.
Vérifier le travail du modèle
Après que le modèle ait examiné de nombreuses images étiquetées, nous les testons avec de nouvelles images. Nous voyons si le modèle peut trouver et reconnaître des objets par lui-même maintenant. S'il fait des erreurs, nous l'aidons à apprendre d'elles, pour qu'il s'améliore.
Utilisation de données inconnues
Enfin, nous donnons au modèle des images qu'il n'a jamais vues auparavant, sans aucune étiquette. Cela sert à former le modèle et à vérifier s'il a vraiment bien appris. Si le modèle peut comprendre correctement ces images, il est prêt à être utilisé pour de vraies tâches.
Les modèles de Computer Vision apprennent à partir de données étiquetées, pour qu'ils puissent ensuite identifier des objets et des motifs par eux-mêmes. Avec le temps, avec notre aide et notre accompagnement, ils deviennent meilleurs dans leur travail.
Quelles sont quelques précautions courantes à prendre lors de l'entraînement des modèles IA ?
Lors de l'utilisation de jeux de données pour l'apprentissage automatique, nous devons faire attention à :
· Limiter les biais : Surveiller les biais, qui peuvent s'infiltrer à partir des données que nous utilisons. Cela maintient le modèle juste.
· Utiliser suffisamment de données : Obtenir beaucoup de données différentes pour que le modèle apprenne bien et puisse fonctionner dans de nombreuses situations.
· Nettoyer les données : Corriger les erreurs ou les informations manquantes dans les données pour s'assurer que le modèle apprend les bonnes choses.
· Tester avec de nouvelles données : Toujours vérifier le modèle avec de nouvelles données qui n'ont pas été utilisées dans l'entraînement pour s'assurer qu'il peut gérer de nouvelles situations.
· Garder les données en sécurité : S'assurer que les informations personnelles ou privées ne sont pas utilisées dans les données pour protéger la vie privée des gens.
Derniers mots
Les jeux de données d'entraînement sont un pilier du développement de tout outil IA ou programme d'apprentissage automatique. C'est quelque chose que vous ne pouvez pas négliger, et sans cela, vous ne pouvez pas atteindre vos résultats souhaités avec vos modèles IA ou les produits que vous prévoyez de programmer. Alors, recherchez de l'aide à partir de ces informations sur l'entraînement de jeux de données et faites-nous savoir si vous souhaitez que nous fassions de même pour vous ! Nous sommes là pour vous aider !
