Apprentissage par transfert et mise au point : évaluation du modèle et validation croisée
Le machine learning et le deep learning ont révolutionné la façon dont nous traitons les données et en extrayons des connaissances utiles. Cependant, former des modèles d’apprentissage profond à partir de zéro nécessite une quantité importante de données et de puissance de calcul. L'apprentissage par transfert et le réglage fin apparaissent comme des techniques puissantes pour surmonter ces limitations, permettant aux modèles pré-entraînés d'être adaptés à de nouvelles tâches avec moins de données et moins d'efforts de calcul. Dans ce chapitre, nous explorerons ces techniques et comment évaluer et valider efficacement les modèles.
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 connexe. Par exemple, un modèle entraîné à reconnaître des objets dans des images peut être configuré pour reconnaître des types spécifiques d'animaux sur des photos. Ceci est particulièrement utile dans les domaines où les données sont rares ou où la formation d'un modèle à partir de zéro est d'un coût prohibitif.
Qu'est-ce que le réglage fin ?
La mise au point est un processus qui suit l'apprentissage par transfert. Après avoir initialisé un modèle avec les poids d'un modèle pré-entraîné, le réglage fin implique de continuer à entraîner le modèle sur la nouvelle tâche, permettant aux poids de s'ajuster spécifiquement aux nouvelles données. Cela implique souvent de former uniquement les dernières couches du modèle, tandis que les premières couches, qui capturent les fonctionnalités génériques, restent figées ou ont un taux d'apprentissage très faible.
Évaluation du modèle
L'évaluation des performances d'un modèle de machine learning est cruciale pour comprendre son efficacité et sa généralisation à des données invisibles. Dans le contexte de l'apprentissage par transfert et de la mise au point, l'évaluation peut être un peu plus complexe en raison de la nature des données et du modèle pré-entraîné.
Certaines mesures courantes d'évaluation incluent :
- Exactitude : proportion de prédictions correctes par rapport au nombre total de cas.
- Précision : proportion de prédictions positives correctes par rapport au total des prédictions positives.
- Rappel : proportion de prédictions positives correctes par rapport au nombre total de cas positifs réels.
- F1-Score : une moyenne harmonique de précision et de rappel, utile lorsque vous avez une répartition des classes déséquilibrée.
De plus, il est important non seulement d'évaluer le modèle avec un seul ensemble de tests, mais également de comprendre ses performances sur différents sous-ensembles de données, ce qui nous conduit à une validation croisée.
Validation croisée
La validation croisée est une technique permettant d'évaluer la généralisation d'un modèle statistique à un ensemble de données indépendant. Il est particulièrement utile dans les situations où l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond sont appliqués à des ensembles de données de petite ou moyenne taille.
La forme de validation croisée la plus courante est le facteur K. Dans cette méthode, l'ensemble de données est divisé de manière aléatoire en k groupes (ou « plis ») d'approximativement la même taille. Le modèle est entraîné k fois, en utilisant à chaque fois k-1 groupes comme données d'entraînement et le groupe restant comme données de test. Les résultats sont ensuite moyennés pour donner une estimation plus robuste des performances du modèle.
Pour l'apprentissage par transfert et le réglage fin, la validation croisée peut aider à déterminer :
- Si le modèle pré-entraîné constitue un bon point de départ pour les données en question.
- Combien et quels calques doivent être entraînés ou gelés lors du réglage précis.
- Le taux d'apprentissage idéal pour un réglage précis.
- Si le modèle est surajusté aux données d'entraînement.
Bien que la validation croisée soit un outil puissant, elle a également ses limites. Cela peut nécessiter beaucoup de calculs, en particulier avec des modèles d'apprentissage profond complexes et de grands ensembles de données. De plus, il peut ne pas convenir aux données présentant une dépendance temporelle ou spatiale, pour lesquelles l'ordre des données est important.
Considérations finales
L'apprentissage par transfert et la mise au point sont des techniques précieuses qui peuvent permettre d'économiser du temps et des ressources lors de la formation de modèles d'apprentissage profond. Cependant, l'évaluation et la validation de ces modèles nécessitent une attention particulière pour garantir que les résultats sont fiables et généralisables. L'utilisation de métriques appropriées et la réalisation d'une validation croisée sont des étapes essentielles pour créer des modèles robustes et efficaces.
En résumé, lors de la création d'un cours électronique sur le Machine Learning et le Deep Learning avec Python, il est essentiel d'aborder non seulement les techniques de modélisation, mais également les pratiques d'évaluation et de validation. Cela garantira que les apprenants peuvent développer et faire confiance à leurs modèles, et les appliquer avec succès à des problèmes.du monde réel.
