On entend beaucoup parler de Machine Learning et de Deep Learning, qui permettent aux machines d’apprendre. Mais comment entraîner réellement une intelligence artificielle ? Découvrez les secrets pour entraîner une IA en suivant ce guide complet.
L’intelligence artificielle offre des possibilités infinies. Cependant, tout comme l’intelligence humaine, l’IA a besoin d’apprendre pour pouvoir se développer et atteindre son plein potentiel.
Il est donc nécessaire de “nourrir” l’IA en lui fournissant de grandes quantités de données. Cette phase d’apprentissage est ce qu’on appelle le Machine Learning ou le Deep Learning.
Ces deux techniques permettent à l’IA de découvrir des informations à partir des données, afin d’apprendre à effectuer une tâche de manière autonome. En analysant les données et en effectuant des prédictions, les machines se rapprochent de la façon dont les humains pensent.
Pour comprendre cela, prenons l’analogie de l’intelligence humaine. Lorsqu’un enfant vient au monde, il apprend de ses propres expériences, mais aussi de celles de ceux qui l’ont précédé, grâce aux livres ou à internet.
Dans le cas d’une machine, les expériences passées sont des ensembles de données constitués d’exemples existants correspondant à la tâche à apprendre. Par exemple, pour apprendre à reconnaître les différentes races de chiens, un algorithme peut s’entraîner sur des photos de chiens.
La durée de cet entraînement varie en fonction de nombreux facteurs tels que le matériel, l’optimisation, le nombre de couches du réseau de neurones, la taille de l’ensemble de données utilisé, etc.
Quelle est la différence entre Machine Learning et Deep Learning
Il existe deux techniques principales d’entraînement de l’intelligence artificielle. Le Machine Learning est le plus populaire à ce jour.
Cette sous-catégorie de l’intelligence artificielle permet aux ordinateurs d’apprendre de manière autonome et de s’améliorer sans avoir besoin d’être programmés par un humain.
Grâce à des algorithmes, l’IA découvre des motifs dans les données et s’ajuste au fur et à mesure qu’elle absorbe de nouvelles données. Elle apprend de la même manière qu’un enfant apprend de ses expériences.
Le Deep Learning est une approche plus spécialisée du Machine Learning. Il utilise des réseaux de neurones artificiels pour imiter le fonctionnement du cerveau humain lors du traitement des données.
L’ordinateur apprend en recevant des retours positifs ou négatifs pour chaque tâche qu’il tente d’accomplir. Ces réseaux de neurones sont composés de plusieurs couches, et chaque neurone est alimenté en données pour produire un résultat.
Le Deep Learning excelle particulièrement dans la résolution de problèmes complexes avec de nombreuses variables.
Qu’est-ce que les données d’entraînement ?
Les données d’entraînement permettent à l’IA d’apprendre à effectuer la tâche qui lui est confiée. Elles sont utilisées pour améliorer ses prédictions et son taux de réussite.
Les Data Scientists utilisent ces données pour identifier les variables qui affectent l’algorithme et évaluer leur impact. Les données doivent être riches en détails et contenir une grande variété de variables pour améliorer l’IA après plusieurs cycles d’entraînement.
La plupart des données d’entraînement sont composées de paires entrée/étiquette. Par exemple, dans le domaine de l’analyse de sentiment, les phrases ou les avis sont utilisés en tant qu’entrée et l’étiquette indique si le texte est positif ou négatif.
Il est important de préparer ces données avec soin, car elles sont essentielles à l’entraînement d’une IA.
Où trouver des données d’entraînement ?
Trouver des données d’entraînement pertinentes peut être un véritable défi. Il existe cependant plusieurs sources pour trouver ces données.
Tout d’abord, vous pouvez consulter des répertoires de données en ligne, tels que Kaggle, qui mettent à disposition des ensembles de données publiquement accessibles.
Il est également possible d’externaliser le travail en utilisant des plateformes de crowdsourcing. Toutefois, il est essentiel de communiquer clairement vos besoins aux travailleurs et de prendre en compte leur manque d’expertise dans le domaine des données d’entraînement.
Enfin, il existe des fournisseurs spécialisés dans la fourniture de données d’entraînement. Ces entreprises disposent d’une expertise supérieure et peuvent s’adapter à vos besoins spécifiques.
Quelle que soit la source choisie, assurez-vous de la qualité et de la pertinence des données pour garantir un entraînement optimal de votre modèle.
Avant l’entraînement : la préparation des données
Avant de commencer l’entraînement d’une IA, il est nécessaire de prendre certaines précautions.
Les données utilisées doivent être de très haute qualité. Il est important de les nettoyer et de les organiser correctement pour garantir un processus de Machine Learning efficace.
Il ne doit y avoir aucun doublon ou échantillon non pertinent. Une structure de données désorganisée peut nuire au projet dans son ensemble.
Les données doivent également être étiquetées avec soin pour permettre à l’IA d’apprendre correctement et rapidement. Après leur préparation, les données doivent être réparties de manière aléatoire dans trois catégories : entraînement, validation et tests.
Cette répartition aléatoire permet d’éviter tout biais lié à une sélection manuelle et garantit la fiabilité des résultats.
Les 3 étapes de l’entraînement de l’IA
Le processus d’entraînement d’une IA peut être divisé en trois étapes : l’entraînement, la validation et les tests.
Pendant la phase d’entraînement, l’algorithme est nourri de données et commence à produire des prédictions. Ces prédictions s’améliorent au fur et à mesure que l’IA apprend à partir des données. Les paramètres peuvent être ajustés pour améliorer la précision des prédictions.
Ensuite, vient l’étape de validation où des données spécifiques sont utilisées pour vérifier les performances du modèle entraîné. Les résultats sont analysés et certaines variables peuvent être ajustées pour améliorer l’algorithme.
Enfin, une fois cette étape de validation passée, le modèle est testé à l’aide de données réelles non étiquetées. Si les performances du modèle sont satisfaisantes, il est prêt à être utilisé. Sinon, il est nécessaire de reprendre l’entraînement.
Comment accélérer le Machine Learning ?
La création d’un modèle de Deep Learning à partir de zéro peut prendre beaucoup de temps. Cependant, il existe des moyens d’accélérer le processus.
Le “transfer learning” permet de modifier un modèle pré-entraîné en ajoutant de nouvelles données et de nouvelles tâches. Cela réduit considérablement le volume de données nécessaires et accélère le temps d’entraînement.
Une autre méthode consiste à extraire une couche d’un réseau de neurones pré-entraîné et à l’utiliser pour compléter un autre modèle de Machine Learning.
Hardware, logiciels et compétences nécessaires
Pour entraîner une IA, vous aurez besoin de données de haute qualité, d’une puissance de calcul suffisante et de développeurs spécialisés.
Il est recommandé d’utiliser un matériel performant tel que le GPU Nvidia Tesla V100 ou le serveur DGX1. Vous pouvez également opter pour le Cloud pour louer du matériel informatique.
De nombreux fournisseurs Cloud proposent des logiciels de Machine Learning automatisé tels que Microsoft Azure, Google Cloud ou Amazon Web Services. Des logiciels tels que Google TensorFlow ou Pytorch peuvent également être utilisés pour créer des modèles d’entraînement.
En ce qui concerne les compétences, il existe une pénurie mondiale de développeurs spécialisés en IA. Ces professionnels doivent maîtriser la programmation, les sciences physiques et avoir des connaissances en informatique.
Quel volume de données est nécessaire ?
Le volume de données nécessaires dépend de la complexité du modèle d’IA et de la méthode d’entraînement utilisée. Plus le modèle est complexe, plus il aura besoin de données.
Il est recommandé de commencer avec les données dont vous disposez déjà et d’ajouter de nouvelles données au fur et à mesure que cela devient nécessaire.
Conclusion
Entraîner une IA peut sembler complexe, mais en suivant ces étapes et en utilisant les bonnes ressources, vous pouvez rendre le processus beaucoup plus facile et efficace. Prenez le temps de préparer vos données, choisissez un matériel performant et n’hésitez pas à utiliser des techniques avancées telles que le transfert d’apprentissage. Avec patience et détermination, vous pouvez entraîner une IA performante qui répondra à vos besoins.
