Les activités d’apprentissage machine désignent la discipline collaborative du génie de l’apprentissage machine qui optimise de bout en bout le cycle de vie des modèles, depuis le développement jusqu’au déploiement, assurant une production, une maintenance et une surveillance efficaces en faisant le pont entre la science des données et les équipes fonctionnelles.
Les activités d’apprentissage machine offrent une approche complète et collaborative de la gestion de bout en bout du cycle de vie des modèles d’apprentissage machine. Elles visent à combler l’écart entre la science des données et les équipes de l’informatique et de l’exploitation, en assurant le développement, le déploiement et la maintenance efficaces de modèles d’apprentissage machine dans des environnements de production réels. Ce processus fournit une infrastructure qui couvre l’ensemble du cycle de vie des projets d’apprentissage machine, de la préparation des données à la maintenance continue. Cela vise à rendre le processus plus efficace, fiable et agile de sorte que les organisations puissent exploiter la puissance de l’apprentissage machine de manière durable et responsable. Vous trouverez ci-dessous quelques éléments clés du processus.
Cette étape fondamentale du processus des activités d’apprentissage machine est essentielle pour préparer les données pour le cycle de vie de l’apprentissage machine. Cela comprend une approche méticuleuse et itérative pour explorer, communiquer et préparer les données, dans le but de créer des ensembles de données et des visualisations reproductibles, modifiables et partageables. Cette phase est essentielle parce que la qualité et la pertinence des données ont une incidence profonde sur la performance et sur la fiabilité des modèles d’apprentissage machine.
Le conditionnement des données commence par l’acquisition de données brutes et suppose que les ingénieurs des données travaillent en étroite collaboration avec les scientifiques des données. Les données sont recueillies à partir de diverses sources, nettoyées pour en retirer les erreurs et les incohérences, puis transformées en un format structuré qui peut être facilement utilisé pour l’entraînement des modèles. Le conditionnement efficace des données prépare le terrain pour l’ensemble du pipeline de l’apprentissage machine, ce qui permet un développement et un déploiement de modèles plus exacts et plus fiables dans le cadre des activités d’apprentissage machine.
L’entraînement des modèles est la prochaine phase pivot du processus des activités d’apprentissage machine, où les scientifiques des données tirent parti de divers outils et techniques pour élaborer des modèles d’apprentissage machine qui peuvent fournir des prédictions ou des classifications exactes. Cette étape commence généralement par la sélection d’algorithmes et de techniques d’apprentissage machine qui conviennent au domaine du problème et aux caractéristiques des ensembles de données. On se sert souvent de bibliothèques à code source libre populaires pour faciliter le processus d’entraînement, car elles offrent un large éventail d’algorithmes et de méthodes d’optimisation, ce qui permet aux scientifiques des données d’essayer différentes approches pour améliorer la performance des modèles.
En plus de l’entraînement manuel traditionnel des modèles, les activités d’apprentissage machine adoptent l’automatisation au moyen d’outils comme l’apprentissage machine automatisé. Les plateformes d’apprentissage machine automatisé simplifient le processus de développement des modèles en effectuant automatiquement des exécutions d’essai avec plusieurs algorithmes, configurations des hyperparamètres et techniques de prétraitement. Non seulement cette automatisation fait gagner du temps, mais elle aide également à créer du code qui peut être examiné et déployé. Dans l’ensemble, l’entraînement des modèles dans le cadre des activités d’apprentissage machine est un processus dynamique qui associe le savoir-faire humain et l’automatisation pour créer des modèles très performants, prêts pour les prochaines étapes du cycle de vie de l’apprentissage machine.
Les tests et les évaluations des modèles visent à assurer la qualité, la fiabilité et l’équité des modèles d’apprentissage machine avant leur déploiement en production. Ce stade comprend un suivi méticuleux de la lignée, des versions et de la gestion des artéfacts modèles tout au long de leur cycle de vie.
Dans cette phase, les scientifiques des données utilisent des procédures d’essai rigoureuses pour évaluer la performance des modèles. Ils font appel à une variété de mesures et de techniques de validation croisée pour en mesurer l’exactitude, la généralisation et la robustesse. Ce faisant, ils peuvent repérer et corriger des problèmes tels que l’ajustement excessif, où le modèle fonctionne bien sur les données de l’entraînement, mais mal sur des données pas encore vues, ou les biais qui peuvent entraîner des résultats injustes ou discriminatoires. Grâce à des tests et à des évaluations systématiques, les équipes des activités d’apprentissage machine s’assurent que seuls des modèles de haute qualité passent aux prochaines étapes du développement et contribuent de manière positive aux applications réelles.
La prochaine étape du processus des activités d’apprentissage machine consiste à créer une définition de version et un pipeline, ce qui est essentiel pour le déploiement fiable des modèles d’apprentissage machine en production. Les équipes établissent au départ quelle infrastructure et quelles ressources sont nécessaires pour le déploiement du modèle, en tenant compte de facteurs tels que l’extensibilité, la performance et la sécurité. Cela peut nécessiter de sélectionner des ressources infonuagiques ou sur place qui conviennent, de configurer des conteneurs ou des machines virtuelles, et de s’assurer que l’environnement peut répondre aux besoins particuliers du modèle d’apprentissage machine.
La mise en place d’un contrôle des versions pour les artéfacts, tant du code que des modèles, est tout aussi cruciale. Les systèmes de contrôle des versions servent à surveiller les modifications apportées au code et aux modèles au fil du temps, ce qui assure la traçabilité et la reproductibilité. Cela devient particulièrement important dans les activités d’apprentissage machine, où les modèles subissent plusieurs itérations et mises à jour. En créant un pipeline de version efficace, les équipes des activités d’apprentissage machine peuvent faire passer efficacement les modèles du développement à la production, ce qui offre des solutions d’apprentissage machine précieuses aux utilisateurs finaux.
Le pipeline de mise en production, un élément essentiel de l’infrastructure des activités d’apprentissage machine, est conçu pour garantir la fiabilité et l’intégrité des modèles d’apprentissage machine avant leur déploiement dans des environnements fonctionnels. Cette phase se consacre à la mise à l’essai et à la validation méticuleuses des modèles afin de détecter les régressions ou les problèmes bien avant le déploiement. Pour y parvenir, les équipes des activités d’apprentissage machine utilisent souvent des environnements intermédiaires qui imitent l’environnement de production, ce qui leur permet de mener des tests rigoureux sans nuire aux systèmes actifs.
Les pratiques d’intégration continue sont un élément fondamental du pipeline de mise en production dans les activités d’apprentissage machine. Elles supposent l’intégration continue des changements de code et de modèle dans la base de code partagée. Cette approche permet aux équipes de repérer et de résoudre les conflits ou les incohérences tôt dans le cycle de développement, ce qui permet de s’assurer que le modèle final est robuste et prêt pour la production. Cette approche proactive aide à déceler et à corriger les anomalies, les goulots d’étranglement dans la performance ou les comportements inattendus dans le modèle, ce qui contribue à la stabilité globale du système d’apprentissage machine. Essentiellement, le pipeline de mise en production dans les activités d’apprentissage machine sert de protection, garantissant que seuls des modèles soigneusement sélectionnés et validés se retrouvent en production.
La phase de déploiement dans l’infrastructure des activités d’apprentissage machine constitue le moment clé où les modèles d’apprentissage machine passent du développement et des essais aux environnements de production réels. Une fois que les modèles ont passé avec succès des validations et des tests rigoureux, ils sont prêts pour le déploiement et leur exactitude est assurée. À ce stade, les ingénieurs du développement et de l’exploitation jouent un rôle clé dans l’orchestration du processus de déploiement. Leur rôle consiste à configurer et à gérer l’infrastructure requise pour héberger les modèles, en veillant à ce qu’ils puissent s’adapter aux exigences de l’environnement de production et en intégrant les modèles aux systèmes existants de manière transparente.
La fiabilité est une pierre angulaire du déploiement des activités d’apprentissage machine, et les ingénieurs du développement et de l’exploitation travaillent avec diligence pour mettre en place des mécanismes de redondance et de basculement afin de réduire les temps d’arrêt et d’assurer l’accessibilité continue des services d’apprentissage machine. L’extensibilité est également une priorité, car les charges de travail de la production peuvent varier considérablement, et les modèles doivent être en mesure de gérer un trafic accru sans dégradation des performances. Les équipes du développement et de l’exploitation tirent profit des outils de conteneurisation et d’orchestration pour gérer et mettre à l’échelle efficacement les charges de travail de l’apprentissage machine. Essentiellement, le déploiement des activités d’apprentissage machine, avec la collaboration des experts du développement et de l’exploitation, permet la réalisation d’une valeur tangible à partir de modèles d’apprentissage machine dans des contextes fonctionnels réels.
La notation constitue le point culminant du processus des activités d’apprentissage machine. En effet, ayant réussi à naviguer dans l’acquisition, le prétraitement, l’entraînement, la validation, le déploiement et l’intégration des données, les modèles d’apprentissage machine sont dorénavant activement utilisés pour générer des prédictions ou des scores au sujet des nouvelles données et des données entrantes. Cette phase est souvent appelée « inférence du modèle ou notation », car elle suppose l’application des modèles entraînés à des données réelles pour obtenir des informations précieuses ou prendre des décisions.
Les applications de notation sont diverses et peuvent être adaptées à des cas d’utilisation particuliers, tels que des systèmes de recommandation qui offrent des suggestions personnalisées de produits ou de contenu, des systèmes de détection des fraudes qui signalent les transactions suspectes en temps réel, ou des algorithmes de reconnaissance d’images qui catégorisent et classent automatiquement les images. En intégrant ces capacités prédictives aux flux de travail fonctionnels, les organisations peuvent améliorer la prise de décision, automatiser les tâches et fournir des services plus personnalisés et plus efficaces à leurs utilisateurs ou à leurs clients.
La notation n’est pas un événement unique, mais un processus continu qui tire sans cesse profit de la puissance prédictive des modèles au fur et à mesure de l’arrivée de nouvelles données. Les équipes des activités d’apprentissage machine surveillent et maintiennent le pipeline de notation pour en garantir l’exactitude et l’efficacité au fil du temps. De plus, la boucle de rétroaction entre les résultats de la notation et le réentraînement du modèle sont essentiels, car les informations obtenues à partir des performances du modèle dans des scénarios réels alimentent les raffinements et les améliorations apportées aux modèles d’apprentissage machine.
Les entreprises ont besoin d’activités d’apprentissage machine parce que ces dernières répondent aux défis particuliers posés par les projets d’intelligence artificielle et d’apprentissage machine dans des domaines tels que la gestion de projets, l’intégration et le déploiement continus, ainsi que l’assurance qualité. En appliquant les pratiques de développement et d’exploitation à l’apprentissage machine, les activités d’apprentissage machine simplifient le développement et le déploiement des modèles d’apprentissage machine, ce qui permet d’améliorer les délais d’exécution, de réduire le nombre de défauts et d’améliorer la productivité des équipes de la science des données.
Les activités d’apprentissage machine garantissent que les projets d’intelligence artificielle et d’apprentissage machine sont gérés efficacement, avec des flux de travail et un contrôle des versions clairs, tant pour les artéfacts du code que des modèles. Elles facilitent l’automatisation des tests, de la validation et du déploiement, réduisant les erreurs et accélérant la prestation de solutions d’apprentissage machine. De plus, elles établissent une boucle de rétroaction qui permet aux équipes de la science des données de peaufiner continuellement les modèles en fonction de la performance en situation réelle, en veillant à ce qu’ils restent exacts et pertinents au fil du temps.
L’un des principaux objectifs des activités d’apprentissage machine est de simplifier le déploiement des modèles d’apprentissage machine dans des environnements de production tout en réduisant les interventions manuelles. L’automatisation garantit que les modèles peuvent être déployés de manière fiable et cohérente, ce qui réduit le risque d’erreurs et raccourcit le délai de commercialisation des applications d’intelligence artificielle. Elle facilite également la mise à l’échelle efficace des modèles pour gérer des charges de travail variables et garantit que le processus de déploiement est reproductible et gérable.
Les activités d’apprentissage machine visent à relever le défi de la reproductibilité en apprentissage machine en établissant un contrôle robuste des versions, en effectuant le suivi des changements dans le développement des modèles et en documentant le cycle de vie complet des modèles. Cet objectif s’apparente au contrôle des sources dans le développement de logiciels, ce qui aide à prévenir les incohérences et à s’assurer que les modèles peuvent être reproduits exactement. La reproductibilité est cruciale non seulement pour la recherche et l’expérimentation, mais aussi pour la conformité réglementaire et la vérification.
Dans le contexte des activités d’apprentissage machine, la gouvernance fait référence à la définition et à l’application des politiques, des normes et des pratiques exemplaires pour les projets d’apprentissage machine. Cet objectif garantit que les initiatives d’apprentissage machine respectent les exigences réglementaires, les lois sur la confidentialité des données et les normes de conformité internes. Les infrastructures d’activités d’apprentissage machine aident les organisations à maintenir la transparence, la responsabilisation et la traçabilité dans leurs déploiements de l’intelligence artificielle.
Un autre objectif des activités d’apprentissage machine est de rendre les modèles d’apprentissage machine adaptables pour répondre aux exigences de différentes charges de travail. Cela suppose l’optimisation de la performance des modèles, de l’attribution des ressources et de l’approvisionnement de l’infrastructure afin de s’assurer que les applications d’intelligence artificielle peuvent traiter un volume accru de données et d’interactions avec les utilisateurs sans dégradation de la qualité ou de la réactivité.
La collaboration reste un objectif au cœur des activités d’apprentissage machine, visant à démanteler les obstacles entre les équipes de la science des données, de l’ingénierie et de l’exploitation. Les pratiques des activités d’apprentissage machine favorisent activement la communication et la collaboration productives, ce qui garantit que toutes les parties prenantes fonctionnent en harmonie pour la réussite des projets d’apprentissage machine.
Les activités d’apprentissage machine harmonisent les projets d’apprentissage machine avec les objectifs commerciaux, en garantissant que les modèles d’intelligence artificielle sont développés et déployés pour répondre aux besoins et aux défis propres à l’entreprise. Elles visent à offrir une valeur mesurable, qu’il s’agisse d’optimiser les processus, d’améliorer l’expérience client ou de générer des informations exploitables à partir des données.
La surveillance et la gestion continues des modèles d’apprentissage machine déployés sont au cœur des activités d’apprentissage machine. Cela suppose le suivi de la performance des modèles, de la dérive des données et de l’état des systèmes, ce qui permet aux organisations de traiter les problèmes de manière proactive et de réagir aux conditions changeantes en temps réel. La surveillance et la gestion sont essentielles à la réussite à long terme et à la durabilité des applications d’intelligence artificielle en production.
L’ingénieur des activités d’apprentissage machine joue un rôle essentiel pour faire le lien entre la science des données et l’exploitation, en mettant l’accent principalement sur les aspects fonctionnels des modèles et des processus d’apprentissage machine. Sa responsabilité fondamentale est de s’assurer que les modèles, les algorithmes et les flux de travail de l’apprentissage machine fonctionnent efficacement et en toute transparence dans des environnements de production. Cela suppose l’optimisation des codes élaborés par les scientifiques des données pour faire des prédictions rapidement et réduire la latence, surtout dans les applications en temps réel où il est crucial d’obtenir des informations détaillées en temps opportun.
Les ingénieurs des activités d’apprentissage machine tirent parti d’une combinaison de compétences en ingénierie logicielle et en développement et exploitation pour rendre opérationnels les modèles d’intelligence artificielle et d’apprentissage machine. Cela suppose la création de pipelines automatisés pour l’entraînement, la validation et le déploiement des modèles, l’établissement de puissants systèmes de contrôle et de surveillance des versions, ainsi que l’optimisation de l’infrastructure pour traiter les demandes de calcul des charges de travail de l’apprentissage machine. Les ingénieurs des activités d’apprentissage machine agissent comme un lien crucial, en permettant aux équipes de la science des données de passer du développement de modèles à la production tout en veillant à ce que les modèles continuent de s’exécuter avec exactitude et fiabilité dans des scénarios réels. Leur rôle est essentiel pour maximiser la valeur et l’impact de l’apprentissage machine au sein des organisations et pour fournir aux utilisateurs finaux des informations exploitables sans compromettre la vitesse ou la qualité.
La principale différence entre les activités d’apprentissage machine et les activités de développement et d’exploitation réside dans leurs visées et domaines respectifs. Le développement et l’exploitation sont issus de l’ingénierie logicielle et s’intéressent surtout au développement et à l’exploitation de logiciels à grande échelle en production. Cela vise à fournir une approche itérative rapide et continue des applications d’expédition en mettant l’accent sur l’automatisation, la collaboration et la prestation efficace.
D’autre part, les activités d’apprentissage machine constituent un ensemble de pratiques d’ingénierie propres aux projets d’apprentissage machine, qui étendent les principes du développement et de l’exploitation au monde de la science des données. Les activités d’apprentissage machine englobent l’ensemble du cycle de vie de l’apprentissage machine, depuis la collecte et le prétraitement des données jusqu’à la création de modèles, à leur évaluation, à leur déploiement et à leur réentraînement continu. Elles unifient ces processus diversifiés en un pipeline unifié de bout en bout, ce qui garantit que les modèles d’apprentissage machine peuvent être développés et maintenus efficacement dans des environnements de production. Bien que les activités d’apprentissage machine et les activités de développement et d’exploitation partagent des principes communs d’automatisation et de collaboration, les activités d’apprentissage machine appliquent ces principes aux défis et aux exigences uniques de l’apprentissage machine.
Les activités d’apprentissage machine et les activités d’intelligence artificielle sont des disciplines distinctes mais complémentaires dans le domaine de l’intelligence artificielle et de l’exploitation. Les activités d’apprentissage machine portent principalement sur la gestion des modèles et des flux de travail de l’apprentissage machine, et visent à assurer leur déploiement, leur surveillance et leur maintenance efficaces dans des environnements de production. Quant à elles, les activités d’intelligence artificielle se rapportent à l’intelligence artificielle touchant les opérations informatiques et se concentrent sur l’utilisation de l’intelligence artificielle et de techniques d’apprentissage machine pour améliorer la gestion des TI et de l’infrastructure, notamment les tâches telles que l’automatisation de la détection des anomalies, l’analyse des causes profondes et la maintenance prédictive. Tandis que les activités d’apprentissage machine concernent précisément les modèles d’apprentissage machine, les activités d’intelligence artificielle sont plus largement orientées vers l’optimisation de la gestion et de la performance des systèmes informatiques et de leur fonctionnement grâce à l’automatisation et aux informations gérées par l’intelligence artificielle.
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