Vous créez un modèle d’apprentissage automatique. Comment pouvez-vous vous assurer que c’est le meilleur ?
L’apprentissage automatique est un outil puissant pour résoudre des problèmes complexes, mais il nécessite également une conception et une évaluation minutieuses des algorithmes qui le pilotent. Comment pouvez-vous vous assurer que votre modèle de machine learning est le meilleur pour votre tâche et vos données ? Voici quelques conseils pour vous aider à optimiser la sélection, la mise en œuvre et la validation de votre algorithme.
Avant de choisir un algorithme, vous devez définir clairement votre problème et identifier les caractéristiques, les métriques et les contraintes pertinentes. Quel genre de problème essayez-vous de résoudre ? S’agit-il d’une classification, d’une régression, d’un regroupement ou d’autre chose ? De quel type de données disposez-vous ? Est-il structuré, non structuré, équilibré ou déséquilibré ? Quels sont les résultats attendus et comment allez-vous les mesurer ? S’agit-il d’exactitude, de précision, de rappel ou d’autre chose ? Quelles sont les limites et les hypothèses de votre problème ? S’agit-il d’une question de temps, d’une demande de ressources ou d’un domaine spécifique ?
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It is also good to establish constraints such as cost and latency upfront. At scale cost of a solution can be prohibitive, similarly latency of systems such amazon product search is key and understanding these constraints can help with downstream algorithm selection.
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building the best machine learning model is an iterative process, and it often involves experimentation and fine-tuning. Regularly reassess your model's performance and be open to making adjustments based on new insights or changes in the data. we can focus on Define Clear Objectives/Data Quality and Preprocessing/Model Selection/Cross-Validation/Iterative Improvement
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Choosing the perfect AI model is an excursion. To ensure alignment with our goals and limitations, we need to use a systematic and structured approach. When selecting an AI model, there are certain vital factors to consider. We first need to fully understand the problem we are attempting to solve before defining the goals and outcomes of our model. Subsequently, we must evaluate the resources, time, and expense required for training and the model's factors, such as accuracy, scalability, interpretability, and inference speed. After considering all the positive and negative aspects, we must verify that our model is ethical and reliable to assure fairness, transparency, and long-term sustainability.
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To ensure your machine learning model is the best, focus on data quality and diversity, ensuring it's representative of real-world scenarios. Perform thorough feature engineering to extract meaningful attributes. Split your data into training, validation, and test sets to prevent overfitting. Use cross-validation for a more reliable evaluation. Choose the right algorithm for your specific problem and tune hyperparameters meticulously. Monitor performance using appropriate metrics like accuracy, precision, recall, or F1 score, depending on your task. Regularly update your model with new data, and benchmark against existing models. Lastly, consider interpretability and fairness to ensure ethical and understandable model decisions.
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Actually, the described way is not the Agile way. And, if you try to follow this path, you will fall into Waterfall SDLC model which was proven over and over to be heavy and very few times successful. Instead, I would suggest: 1. Make the Clarity of Purpose meeting where you explain the basics. 2. Let the Core Team come up with something for what you explained. 3. Analyze the differences in between what you want and what they understood. 4. Define a path correction and create a lesson learnt type of documentation. 5. Perform steps 1 to 4 until there is no path correction (or very small one). Move to step 6. 6. Set a more complex picture and perform steps 1 to 5. Repeat this step until RoI becomes negligible or negative. 7. End project.
Une fois que vous avez un énoncé de problème clair, vous devez explorer vos données et comprendre leurs caractéristiques, leurs modèles et leurs distributions. L’exploration des données peut vous aider à identifier la qualité, la quantité et la diversité de vos données, ainsi que les sources potentielles de bruit, de biais et de valeurs aberrantes. L’exploration des données peut également vous aider à effectuer l’ingénierie des caractéristiques, c’est-à-dire le processus de création ou de transformation de caractéristiques susceptibles d’améliorer les performances de votre algorithme. Vous pouvez utiliser diverses techniques, telles que les statistiques descriptives, la visualisation, l’analyse de corrélation, la réduction de dimensionnalité et la sélection d’entités, pour explorer vos données.
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Before delving into detailed data analysis, it is imperative to conduct thorough data exploration. This involves identifying discrepancies in the data, such as outliers, missing values, typos, and duplicated entries. Furthermore, the exploration aims to unveil hidden patterns, trends, and correlations among variables. It also includes a comprehensive study of the distribution of data, providing a foundational understanding for subsequent analytical steps.
Une fois que vous avez exploré vos données et conçu vos fonctionnalités, vous devez choisir un algorithme adapté à votre problème et à vos données. Il n’existe pas d’algorithme unique pour l’apprentissage automatique, et différents algorithmes ont des forces, des faiblesses et des hypothèses différentes. Vous devez prendre en compte plusieurs facteurs, tels que la complexité, l’évolutivité, l’interprétabilité et la robustesse de l’algorithme, ainsi que sa compatibilité avec votre type, votre taille et votre distribution de données. Vous pouvez utiliser divers critères, tels que l’analyse théorique, les preuves empiriques ou l’opinion d’experts, pour comparer et sélectionner des algorithmes.
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Optimal algorithm selection is a process of experimentation with the available data. While this involves a hands-on exploration to identify the algorithm that aligns best with the data at hand, the crucial decision of choosing the right class of algorithms depends on the expertise of the data scientist. A deep understanding of the data and the ability to effectively match the algorithm to its inherent patterns and structures play a pivotal role in making informed choices during the model selection process.
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A profound comprehension of the dataset facilitates the selection of the most suitable predictive algorithm for your specific use case. In Step-1, one should identify a subset of algorithms tailored to the problem at hand. Subsequently, in Step-2, the model is trained using the chosen algorithms, and their efficiency and accuracy are systematically compared. There is no universal rule for selecting a predictive model; hence, a proficient data scientist often explores multiple algorithms to make informed decisions. The initial step's algorithmic choices are contingent on both the data's characteristics and the inherent nature of the problem under consideration.
Une fois que vous avez choisi un algorithme, vous devez l’implémenter et l’entraîner sur vos données. La mise en œuvre implique le codage de l’algorithme dans un langage de programmation ou l’utilisation d’une bibliothèque ou d’un framework qui fournit l’algorithme. L’entraînement consiste à trouver les paramètres ou les pondérations optimaux qui minimisent la fonction d’erreur ou de perte de l’algorithme. Vous pouvez utiliser différentes méthodes, telles que la descente de gradient, la recherche en grille ou la recherche aléatoire, pour optimiser les paramètres ou les pondérations de l’algorithme.
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After experimenting with data ratios, the next step involves splitting the data into train-test sets. Once the optimal algorithm or class of algorithms is determined, implementation can be done using traditional Python or any other new frameworks. The crucial aspect of this implementation lies in selecting and tuning the right parameters based on the specific scenario. Techniques like GridSearchCV, RandomisedSearchCV, K-fold cross-validation, gradient descent, and advanced boosting algorithms can be employed to fine-tune the base model and enhance overall optimization.
Une fois que vous avez implémenté et entraîné votre algorithme, vous devez le valider et évaluer ses performances sur des données invisibles. La validation consiste à diviser vos données en ensembles d’apprentissage, de validation et de test, et à utiliser l’ensemble de validation pour régler les hyperparamètres ou les paramètres de l’algorithme, et l’ensemble de test pour mesurer la généralisation ou la précision de l’algorithme. Vous pouvez utiliser diverses techniques, telles que la validation croisée, l’amorçage ou la validation imbriquée, pour réduire la variance ou le biais du processus de validation.
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Selecting appropriate validation metrics is crucial for evaluating the effectiveness of your model, and this decision should be aligned with the problem statement and domain. For instance, in a predictive model designed for medical diagnosis, must have very low false-negative rate. In such a context, an acceptable trade-off might involve a lower overall accuracy or true positive rate.
Enfin, vous devez itérer votre algorithme et améliorer ses performances en fonction des retours et des résultats du processus de validation. L’itération consiste à revoir les étapes précédentes et à apporter des modifications ou des ajustements à votre problème, à vos données, à vos fonctionnalités, à votre algorithme, à votre implémentation ou à votre validation. Vous pouvez utiliser diverses stratégies, telles que l’extraction de caractéristiques, la sélection de caractéristiques, la sélection d’algorithmes, le réglage de paramètres ou des méthodes d’ensemble, pour améliorer votre algorithme. Vous devez itérer votre algorithme jusqu’à ce que vous atteigniez un niveau de performance satisfaisant ou un compromis entre complexité et précision.
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Automated Machine Learning (AutoML) tools can significantly speed up the iteration process by automatically searching through combinations of models and preprocessing steps to find the best solution. These tools can help identify promising approaches that you might not have considered.
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Model assessment is a crucial step in the machine learning pipeline, for evaluating the performance and reliability of trained models.After training the model on a dataset, it is essential to assess its effectiveness in making predictions on new, unseen data.This assessment is done by validation and test datasets.The validation dataset is used to fine-tune the model's hyperparameters and ensure it generalizes well to unseen data. Once the model is fine-tuned, the test dataset is then utilized to evaluate its overall performance. It's important that these datasets have the same distribution as the real-world data the model will encounter in production to ensure that the assessment accurately reflects its performance in practical applications
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Don’t forget variation! Predictions from many if not all ML methods will vary even when given same inputs. Mathematically, this variation is often represented as “uncertainty”. This is usually mapped as risk to the business. Always compute this and provide it to your customer so that they can account for this in risk management (especially for high-stakes situations).
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Understand what you want to achieve and how success will be measured. Quality Data:Ensure your dataset is comprehensive, accurate, and representative of the problem you're addressing. Data Preprocessing:Clean, preprocess, and transform your data to address missing values, outliers, and inconsistencies. Feature Engineering:Choose relevant features or create new ones Select Appropriate Model:Experiment with different algorithms to find the one that performs best Cross-Validation:avoiding overfitting. Regularization:Implement regularization techniques to prevent overfitting and ensure your model generalizes well to new data. Interpretability and Explainability Continuous Monitoring:Regularly monitor the model's performance over time
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In my projects, I follow an optimized machine learning model-building process: 1) Introduction 2) Problem statement 3) Importing the required packages & libraries. 4) Data Acquisition 5) Data Pre-profiling 6) Data Pre-processing 7) Data Post-profiling 8) Exploratory Data Analysis 9) Split into Explanatory variables and Target variables 10) Train Test split 11) Splitting into categorical and continuous variables 12) Scaling & Encoding if needed 13) Merge the encoded and scaled data frames 14) Exploratory Data Analysis - 2.0. Assumption check 15) Feature Selection & Dimensionality reduction 16) Machine learning - Implementing Algorithms 17) Model Evaluation - Error checking 18) Hyper parameter tuning and Optimisation 19) Conclusion
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