7 erreurs courantes en apprentissage automatique et comment les éviter

Les problèmes liés aux données, à la modélisation et aux processus peuvent freiner vos initiatives en matière d'apprentissage automatique (machine learning) — mais ce n'est pas une fatalité.

Le recours à des services d'apprentissage automatique en Inde offre aux entreprises la possibilité de prendre des décisions plus précises, fondées sur les données, et de résoudre des problèmes qui ont mis en échec les approches analytiques traditionnelles.

Cependant, trop d'entreprises impatientes se lancent directement dans la création de modèles — en négligeant les fondamentaux — ce qui aboutit à des modèles peu utiles. De la compréhension des données au choix de la solution d'apprentissage automatique la plus adaptée au problème, il existe des erreurs courantes que les entreprises ont tendance à commettre.

Croire que l'apprentissage automatique relève de la magie
L'une des plus grandes erreurs en matière d'apprentissage automatique est de penser qu'il s'agit de magie. Bien que certains supports marketing puissent prétendre que leur produit permet de résoudre n'importe quel problème, c'est tout simplement faux. Il faut des compétences spécifiques pour que cette technologie fonctionne pour votre entreprise, car elle repose sur les mathématiques et l'informatique. Il peut donc s'avérer nécessaire de faire appel à des services spécialisés en apprentissage automatique en Inde pour votre entreprise.

Méconnaissance des données
Comprendre les données est une étape fondamentale de tout projet d'apprentissage automatique (machine learning). Sans une bonne compréhension des données utilisées, vous risquez de prendre des décisions erronées concernant les techniques de prétraitement, l'ingénierie et la sélection des variables (features), ainsi que la construction du modèle. Cela peut aboutir à des modèles peu performants et, par conséquent, peu utiles pour résoudre le problème.

Absence d'ingénierie des variables
L'ingénierie des variables consiste à comprendre et à manipuler les variables existantes, ainsi qu'à en créer de nouvelles qui reflètent mieux les relations sous-jacentes au sein des données. Pourtant, la plupart des entreprises négligent cette étape cruciale.

Mise en œuvre prématurée ou sans stratégie de solutions d'apprentissage automatique
De nombreuses entreprises axées sur les données ont consacré des années au développement de plateformes d'analyse performantes. Il est difficile de déterminer le moment opportun pour intégrer des méthodes de modélisation plus récentes et plus complexes dans une stratégie d'analyse globale. Le passage aux techniques d'apprentissage automatique peut s'avérer inutile tant que les besoins informatiques et métier n'ont pas évolué. Dans les secteurs réglementés, l'interprétation, la documentation et la justification de modèles d'apprentissage automatique complexes représentent une charge supplémentaire.

Utiliser sans cesse le même modèle
Il peut sembler judicieux d'entraîner un seul modèle d'apprentissage profond (deep learning) et de répéter indéfiniment le même processus. Pourtant, cette approche est contre-intuitive ! C'est en entraînant plusieurs itérations et variantes de modèles que l'on recueille des données statistiquement significatives, réellement exploitables dans le cadre de la recherche.

Intégrer uniquement des retours négatifs
Une erreur fréquente consiste à n'intégrer que des retours négatifs lors de l'entraînement du modèle.

N'oubliez pas que votre modèle a également besoin de retours positifs pour comprendre à quoi ressemble un résultat « correct ». Pour ce faire, incluez les deux types de retours lors de la conception du modèle ou ajoutez une étape de normalisation des données après l'entraînement afin d'assurer un certain équilibre.

Croire que les services de machine learning en Inde résoudront vos problèmes professionnels
Le domaine des solutions de machine learning en Inde est complexe, et l'obtention de résultats prend du temps. Il ne s'agit pas d'une solution que l'on peut mettre en œuvre instantanément ou du jour au lendemain. Il faut faire preuve de suffisamment de patience pour laisser la solution émerger des données, plutôt que de tenter de forcer les données à s'adapter à une solution prédéfinie.

Maintenant que nous avons passé en revue ces sept erreurs courantes en matière de machine learning, espérons que vous saurez les éviter au sein de votre propre entreprise.