23.9. Apprentissage par transfert et mise au point : ensembles de données et augmentation des données

23.9. Transfert d'apprentissage et mise au point : ensembles de données et augmentation des données

L'apprentissage automatique, et plus particulièrement l'apprentissage profond, a révolutionné le domaine de l'intelligence artificielle, permettant des avancées significatives dans des tâches telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et bien d'autres. Cependant, la formation de modèles d’apprentissage profond à partir de zéro nécessite de grands ensembles de données et une puissance de calcul considérable. C'est là qu'interviennent l'Apprentissage par transfert et le Réglage fin, des techniques qui permettent la réutilisation de modèles pré-entraînés dans de nouvelles tâches, économisant ainsi des ressources et du temps.

Qu'est-ce que l'apprentissage par transfert ?

L'apprentissage par transfert est une technique dans laquelle un modèle développé pour une tâche est réutilisé comme point de départ pour un modèle dans une deuxième tâche. Par exemple, un modèle entraîné à reconnaître des images dans un ensemble de données comme ImageNet peut être adapté pour reconnaître des races de chiens dans un ensemble de données plus petit et plus spécifique.

Qu'est-ce que le réglage fin ?

La mise au point est un processus qui suit l'apprentissage par transfert. Après avoir importé un modèle pré-entraîné, nous affinons (ou « ajustons ») ses couches pour la nouvelle tâche. Cela implique généralement de débloquer certaines des dernières couches du modèle et de poursuivre l'entraînement avec un nouvel ensemble de données, permettant au modèle de s'adapter plus spécifiquement aux données en question.

Ensembles de données

Pour appliquer l'apprentissage par transfert et le réglage fin, nous avons besoin d'ensembles de données pertinents. Les ensembles de données sont des collections de données utilisées pour entraîner et valider des modèles d'apprentissage automatique. Lorsque nous travaillons avec le deep learning, ces ensembles de données sont souvent constitués de grands volumes d'images, de textes ou de sons, selon la tâche spécifique.

Par exemple, si nous voulions former un modèle pour la reconnaissance d'objets, nous pourrions commencer avec un ensemble de données vaste et diversifié comme ImageNet, puis l'affiner avec un ensemble de données plus spécifique contenant uniquement les catégories d'intérêt.

Augmentation des données

L'un des défis lors de la formation de modèles d'apprentissage profond est de garantir qu'ils se généralisent bien à des données inédites. Pour cela, il est crucial de disposer d’un ensemble de données robuste et varié. Cependant, les ensembles de données sont souvent limités en taille et en diversité. L'Augmentation des données est une technique permettant d'augmenter artificiellement la quantité et la diversité des données d'entraînement par le biais de modifications aléatoires telles que la rotation, la mise à l'échelle, le recadrage et le retournement des images.

L'augmentation des données permet au modèle d'apprendre à reconnaître des modèles dans différentes conditions, améliorant ainsi sa capacité de généralisation et réduisant le risque de surajustement, qui se produit lorsque le modèle apprend à reconnaître uniquement des exemples spécifiques de l'ensemble de données d'entraînement, sans parvenir à prédire correctement les nouvelles données. .

Mise en œuvre de l'apprentissage par transfert et de la mise au point

En pratique, l'apprentissage par transfert et le réglage fin avec Python et les frameworks d'apprentissage profond, tels que TensorFlow et Keras, peuvent être effectués en suivant quelques étapes de base :

1. Choisir un modèle pré-entraîné : sélectionnez un modèle qui a été entraîné sur un grand ensemble de données et qui s'est révélé efficace sur des tâches similaires aux vôtres.
2. Préparation de l'ensemble de données : organisez votre ensemble de données spécifique, en vous assurant qu'il est correctement formaté pour le modèle choisi. La division en ensembles de formation, de validation et de test est essentielle.
3. Augmentation des données : appliquez des techniques d'augmentation des données pour élargir et diversifier votre ensemble de données d'entraînement.
4. Transférer l'apprentissage : Importez le modèle pré-entraîné, supprimez les dernières couches spécifiques à la tâche d'origine et ajoutez de nouvelles couches adaptées à votre tâche.
5. Réglage précis : débloquez certaines des dernières couches du modèle et continuez l'entraînement avec votre ensemble de données, en ajustant les pondérations pour la nouvelle tâche.

Considérations finales

L'apprentissage par transfert et le réglage fin sont des techniques puissantes qui permettent de créer des modèles d'apprentissage profond efficaces sans avoir besoin de grands ensembles de données ni de ressources informatiques étendues. L’augmentation des données est un allié important dans ce processus, aidant à créer des modèles plus robustes et généralisables. En mettant en œuvre ces techniques avec Python et des bibliothèques d'apprentissage profond, vous pouvez accélérer considérablement le développement de solutions d'intelligence artificielle et obtenir des résultats impressionnants, même avec des ressources limitées.

Avec la pratique et l'expérimentation, ces techniques peuvent être affinées et adaptées pour répondre à un large éventail de tâches et de défis dans le domaine de l'apprentissage automatique, ouvrant ainsi la porte à l'innovation et aux applications pratiques dans une variété d'industries.