Que faites-vous si votre organisation met en œuvre des projets d’apprentissage automatique ?

1 Définir le problème et l’objectif

La première étape de tout projet de ML consiste à définir clairement le problème que vous souhaitez résoudre et l’objectif que vous souhaitez atteindre. Cela vous aidera à définir la portée du projet, à aligner les attentes et à mesurer les résultats. Vous devez également tenir compte de la faisabilité, de la valeur et des risques du projet. Par exemple, vous pouvez vous demander : dans quelle mesure le ML peut-il résoudre ce problème ? Quel impact cela aura-t-il sur l’entreprise ou les clients ? Quels sont les défis éthiques, juridiques ou techniques à relever ?

2 Rassembler et préparer les données

L’étape suivante consiste à collecter et à préparer les données qui seront utilisées pour entraîner et tester les modèles ML. Les données sont le carburant de l’apprentissage automatique, vous devez donc vous assurer qu’elles sont pertinentes, fiables et représentatives du domaine problématique. Vous devez également effectuer le nettoyage, le prétraitement et l’exploration des données pour identifier les problèmes ou les informations susceptibles d’affecter les performances du modèle. Par exemple, vous pouvez rechercher des valeurs manquantes, des valeurs aberrantes, des erreurs, des biais ou des modèles dans les données.

4 Évaluer et déployer les modèles ML

La quatrième étape consiste à évaluer et à déployer les modèles de ML que vous avez développés. L’évaluation est le processus d’évaluation des performances des modèles sur des données nouvelles ou invisibles, à l’aide de diverses mesures et techniques, telles que l’exactitude, la précision, le rappel ou la matrice de confusion. Le déploiement est le processus qui consiste à rendre les modèles disponibles pour une utilisation en production ou dans des scénarios réels, à l’aide de divers outils et plateformes, tels que des services cloud, des applications Web ou des API.

5 Surveiller et mettre à jour les modèles ML

La dernière étape consiste à surveiller et à mettre à jour les modèles ML que vous avez déployés. La surveillance est le processus de collecte et d’analyse des données sur les performances des modèles en production, à l’aide de divers indicateurs et tableaux de bord, tels que le taux d’erreur, le retour d’information ou l’utilisation. La mise à jour est le processus d’amélioration ou de modification des modèles en fonction des résultats de la surveillance ou de nouvelles données, à l’aide de diverses méthodes et stratégies, telles que le réentraînement, l’ajustement fin ou la gestion des versions.