13. Optimisation des hyperparamètres

Optimisation des hyperparamètres dans le Machine Learning et le Deep Learning avec Python

L'optimisation des hyperparamètres est l'un des aspects cruciaux du développement de modèles de Machine Learning (ML) et de Deep Learning (DL). Les hyperparamètres sont les paramètres qui ne sont pas appris directement dans les estimateurs. En d'autres termes, alors que les modèles ML et DL apprennent des paramètres à partir des données pendant l'entraînement (comme les poids dans un réseau neuronal), les hyperparamètres sont définis avant le processus d'apprentissage et ont un impact significatif sur les performances du modèle entraîné.

L'importance de l'optimisation des hyperparamètres

Choisir de bons hyperparamètres peut faire la différence entre un modèle médiocre et un modèle très efficace. Par exemple, dans un réseau de neurones, des hyperparamètres tels que le taux d'apprentissage, le nombre de couches, le nombre de neurones dans chaque couche et le type de fonction d'activation sont déterminants pour le succès du modèle. Dans les algorithmes de ML plus traditionnels tels que les machines à vecteurs de support (SVM), les hyperparamètres tels que le type de noyau et la marge d'erreur (C) sont essentiels.

Méthodes d'optimisation des hyperparamètres

Il existe plusieurs méthodes pour optimiser les hyperparamètres, chacune ayant ses avantages et ses inconvénients. Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des méthodes les plus courantes :

• Recherche par grille : il s'agit de l'une des méthodes les plus simples et les plus largement utilisées. Elle consiste à définir une grille d’hyperparamètres et à tester toutes les combinaisons possibles. Bien qu'elle soit facile à comprendre et à mettre en œuvre, la recherche par grille peut s'avérer très inefficace, surtout lorsque le nombre d'hyperparamètres et leurs valeurs possibles est important.
• Recherche aléatoire : contrairement à la recherche par grille, la recherche aléatoire sélectionne de manière aléatoire des combinaisons d'hyperparamètres à tester. Cela peut être plus efficace que la recherche par grille, car toutes les combinaisons n'ont pas besoin d'être testées et l'espace des hyperparamètres peut être exploré plus largement.
• Optimisation bayésienne : cette méthode utilise des modèles probabilistes pour prédire quels hyperparamètres peuvent entraîner de meilleures performances. Elle est plus efficace que les méthodes précédentes, car elle utilise les informations des tests précédents pour améliorer la recherche.
• Optimisation basée sur les gradients : certaines techniques, telles que l'algorithme d'optimisation Hypergradient Descent, ajustent les hyperparamètres en continu pendant l'entraînement du modèle.
• Algorithmes évolutionnaires : ces algorithmes simulent l'évolution naturelle pour optimiser les hyperparamètres, en utilisant des concepts tels que la sélection naturelle, la mutation et le croisement.

Considérations pratiques

En pratique, l'optimisation des hyperparamètres peut être un processus long et coûteux en termes de calcul. Par conséquent, il est courant de commencer par une recherche aléatoire ou une recherche sur grille plus grossière pour identifier la région de l’espace des hyperparamètres qui semble la plus prometteuse. Plus tard, des méthodes plus raffinées telles que l'optimisation bayésienne pourront être appliquées pour trouver les meilleurs hyperparamètres dans cette région.

Une autre considération importante est le risque de surapprentissage. Lors de l'optimisation des hyperparamètres, il est possible que le modèle devienne trop adapté aux données d'entraînement, perdant ainsi la capacité de se généraliser à de nouvelles données. Pour atténuer ce risque, il est essentiel d'utiliser des techniques telles que la validation croisée pendant le processus d'optimisation.

Implémentation en Python

Python propose plusieurs bibliothèques qui facilitent l'optimisation des hyperparamètres. Par exemple, la bibliothèque Scikit-learn propose des implémentations pour la recherche sur grille (GridSearchCV) et la recherche aléatoire (RandomizedSearchCV), tandis que la bibliothèque Hyperopt est populaire pour l'optimisation bayésienne. De plus, des bibliothèques comme Keras et TensorFlow proposent des outils pour optimiser les hyperparamètres dans les modèles DL.

Une stratégie courante consiste à définir un espace d'hyperparamètres, qui est un dictionnaire où les clés sont les noms des hyperparamètres et les valeurs sont les plages de valeurs à tester. Ensuite, vous pouvez configurer un objet de recherche, tel que GridSearchCV ou RandomizedSearchCV, en transmettant le modèle, l'espace des hyperparamètres et le nombre de plis pour la validation croisée. L'objet de recherche exécutera ensuite toutes les expériences nécessaires, évaluant chaque ensemble d'hyperparamètres à l'aide d'une validation croisée et renvoyant le meilleur ensemble trouvé.

Conclusion

L'optimisation des hyperparamètres est une étape fondamentale dans le développement de modèles ML et DL. Bien que cela puisse être un processus difficile et long, les techniques et outils disponibles dans Python pour l'optimisation des hyperparamètres facilitent la recherche des meilleures performances de modèle. En consacrant du temps et des ressources à l'optimisation des hyperparamètres, vous pouvez améliorer considérablementet la qualité des prédictions et l'efficacité des modèles d'apprentissage automatique.