Lors de la formation des données pour les modèles d'apprentissage automatique (ML), vous devez considérer la qualité plus que la quantité. En fait, le fait d'avoir une grande quantité de données d'entraînement de mauvaise qualité peut nuire aux performances de votre modèle. D'un autre côté, une petite quantité de données d'entraînement de haute qualité peut conduire à de bien meilleurs résultats.
Qu'est-ce qu'une donnée d'entraînement de qualité ?
Les données d'entraînement de qualité sont un ensemble de données précises représentatives des conditions réelles dans lesquelles votre modèle sera utilisé, exemptes de tout biais et étiquetées correctement. (1)
Les modèles ML ne sont aussi bons que les données sur lesquelles ils sont formés. Si vos données d'entraînement sont de mauvaise qualité, votre modèle sera de mauvaise qualité. Des données de formation de qualité sont essentielles pour créer des modèles d'apprentissage automatique précis et fiables.
Ainsi, pour vous assurer de générer des données d'entraînement de qualité, voici huit conseils utiles :
1. Faire des données représentatives
L'une des choses les plus importantes à prendre en compte lors de la création de données d'entraînement est de savoir si elles sont représentatives ou non des données du monde réel sur lesquelles votre modèle sera utilisé. Si vos données d'entraînement ne sont pas représentatives, votre modèle fonctionnera probablement mal dans le monde réel.
Pour créer des données d'entraînement représentatives, commencez par comprendre sur quel type de données votre modèle sera utilisé. Par exemple, si vous créez un modèle ML pour classer des images d'animaux, vous devez vous assurer que vos données d'entraînement contiennent des images de tous les différents types d'animaux que votre modèle devra apprendre à identifier.
2. Assurez-vous que vos données sont correctement étiquetées
Une autre chose essentielle à prendre en compte lors de la création de données de formation est de savoir si les données sont correctement étiquetées ou non. Des étiquettes incorrectes peuvent entraîner de mauvaises performances de votre modèle ML.
Pour étiqueter correctement les données, vous devez comprendre la tâche pour laquelle votre modèle est formé. Il est également préférable d'utiliser un plate-forme d'étiquetage des données ou un outil qui peut vous aider à étiqueter les données avec précision. De cette façon, vous pouvez éviter toute erreur humaine.
3. Assurez-vous que vos données sont exemptes de biais
Le biais peut être un problème important en ML. Si vos données d'entraînement sont biaisées, votre modèle est probablement inexact. Il existe différents types de biais dans le ML, y compris l'exclusion, l'échantillonnage, l'observateur, la mesure, le rappel, l'association et les préjugés raciaux, conduisant à des résultats inexacts. (2)
Pour éviter les biais dans vos données d'entraînement, vous devez être conscient des différents types de biais et de la manière dont ils peuvent affecter vos données. Vous devez également sélectionner un échantillon aléatoire de données lors de la création de votre ensemble d'apprentissage.
4. Assurez-vous que vos données sont exemptes de bruit
Le bruit (syntaxique) est un autre problème courant en ML. Il existe de nombreux types de bruit différents dans le ML, mais certains des plus courants sont les valeurs aberrantes, les valeurs manquantes et les valeurs incorrectes. (3)
Pour éviter le bruit dans vos données d'entraînement, vous devez être conscient des différents types de bruit et de la manière dont ils peuvent affecter vos données. Vous devez également nettoyer vos données avant de les utiliser pour former votre modèle.
5. Équilibrez vos données
Si vos données d'entraînement ne sont pas équilibrées, votre modèle est susceptible d'être inexact. Un ensemble de données déséquilibré est un ensemble où les classes ne sont pas également représentées. Par exemple, si vous entraînez un modèle ML pour classer des images d'animaux et que votre ensemble de données ne contient que des images de chiens, votre modèle sera probablement moins précis que si votre ensemble de données contenait un mélange équilibré d'images d'animaux.
Pour surmonter les problèmes lors de la formation d'un ensemble de données déséquilibré, vous pouvez utiliser des méthodes telles que la surpondération et le sous-échantillonnage. La surpondération correspond à l'augmentation du poids de la classe minoritaire et la sous-échantillonnage à la diminution de la taille de la classe majoritaire.
La surpondération et le sous-échantillonnage peuvent être utilisés pour former un ensemble de données déséquilibré. Cependant, vous devez faire attention à ne pas surajuster vos données lorsque vous utilisez ces méthodes.
6. Divisez vos données en ensembles d'entraînement et de test
Une fois que vous avez CREmis à jour l'ensemble de données, il est important de le diviser en ensembles d'entraînement et de test. Vous utiliserez l'ensemble d'entraînement pour entraîner votre modèle, tandis que l'ensemble de test vous permettra d'évaluer les performances de votre modèle.
Il est essentiel de s'assurer que les ensembles d'entraînement et de test représentent les données sur lesquelles votre modèle sera utilisé. Par exemple, si vous construisez un modèle ML pour classer des images d'animaux, vous devrez sécuriser vos ensembles d'entraînement et de test, tous deux contenant des images de tous les différents types d'animaux que votre modèle devra pouvoir identifier.
7. Prétraitez vos données
Le prétraitement est une étape cruciale dans la préparation des données pour l'apprentissage automatique. Le prétraitement peut aider à améliorer les performances de votre modèle ML en rendant les données plus faciles à apprendre.
Il existe de nombreux types de prétraitement différents, mais certains des plus courants sont la mise à l'échelle des fonctionnalités, la normalisation et l'encodage à chaud, qui peuvent tous être utilisés pour améliorer les performances de votre modèle d'apprentissage automatique. (4)
8. Augmentez vos données
Enfin, vous pouvez également augmenter vos données. L'augmentation des données est une technique utilisée pour augmenter artificiellement la taille de votre ensemble de données en créant de nouveaux points de données synthétiques à partir de points de données existants.
L'augmentation des données peut être utilisée pour améliorer les performances de votre modèle ML en le rendant plus résistant au surajustement. Il existe de nombreuses façons d'augmenter les données, mais les plus courantes sont l'ajout de bruit, la rotation ou le retournement aléatoire des images et le recadrage aléatoire des images. (5)
Réflexions finales
La formation d'un modèle d'apprentissage automatique peut être un processus long et difficile. Cependant, en suivant les conseils de cet article, vous pouvez faciliter le processus et améliorer les performances de votre modèle.
Références:
(1) "Guide d'introduction aux données de formation de qualité pour l'apprentissage automatique", source : https://www.v7labs.com/blog/quality-training-data-for-machine-learning-guide
(2) "Sept types de biais de données dans l'apprentissage automatique", Source : https://www.telusinternational.com/articles/7-types-of-data-bias-in-machine-learning
(3) "Comment utiliser l'apprentissage automatique pour séparer le signal du bruit", source : https://www.skan.ai/process-mining-insights/how-to-use-machine-learning-to-separate-the-signal-from-the-noise#:~:text=The%20errors%20are%20known%20as,of%20noise%20can%20impact%20datasets.
(4) "Prétraitement avec sklearn : un guide complet et complet", Source : https://towardsdatascience.com/preprocessing-with-sklearn-a-complete-and-comprehensive-guide-670cb98fcfb9
(5) "Une enquête sur l'augmentation des données d'image pour l'apprentissage en profondeur", Source : https://journalofbigdata.springeropen.com/articles/10.1186/s40537-019-0197-0
