La formation des modèles de Machine & Deep Learning est essentielle pour les projets d’IA.

Chez Babel, nous avons notre propre méthodologie utilisée dans les processus de formation au Machine Learning à partir de données structurées afin d’en extraire des connaissances utiles, ainsi que l’utilisation des principaux algorithmes et services d’IA.

Les procédures à développer pour réaliser cette extraction de connaissances dépendront largement de la nature des problèmes posés dans le modèle du client à entraîner, ainsi que des données structurées disponibles.

Dans un premier temps, nous abordons la définition du problème cible : celui posé par le client. La première étape se concentre sur la définition détaillée du problème à résoudre avec le client en utilisant des techniques agiles, ainsi que sur sa catégorisation dans la taxonomie de ce type de problème. Tant le type de données que le problème posé obéiront à l’une de ces catégories.

La clé du succès des projets de formation de modèles réside dans l’apprentissage et la formation avec des données historiques afin de faire des déductions sur les données actuelles et de pouvoir estimer les prédictions futures en appliquant différentes techniques.

Dans une analyse exploratoire, une analyse statistique descriptive des données est nécessaire pour comprendre les données et trouver des indications claires sur les relations causales entre les variables explicatives et la variable cible, soit à partir des caractéristiques mesurées, soit à partir de leur évolution dans le temps. Au cours de cette première phase, la nature des variables et la qualité des données seront étudiées et une première sélection de variables et de données intéressantes sera effectuée.

Modélisation : formation et validation.

La sélection d’un modèle est un élément clé du processus de formation dans le cadre de l’apprentissage automatique. Chez Babel, nous analysons les modèles statistiques, les algorithmes, les méthodologies et les stratégies possibles avec notre équipe de médecins.

L’entraînement d’un modèle est un processus itératif dans lequel nous essayons d’optimiser et d’améliorer une fonction et un score cibles, en ajustant ses paramètres pour obtenir le résultat escompté à partir d’un ensemble de données d’entraînement.