Quels sont les principaux types d’ensembles de données dans l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique (ML) est devenu l’un des outils utilisés dans presque tous les secteurs, avec un exemple d’applications dans les systèmes de recommandation et les voitures autonomes. Un aspect particulier qui soutient ces modèles est les données sur lesquelles ils sont formés. Il est difficile de trouver des algorithmes d’apprentissage automatique efficaces qui produiront de bonnes prédictions ou des informations exploitables sans les ensembles de données appropriés. C’est là que les types d’ensembles de données utilisés dans l’apprentissage automatique s’avèrent utiles pour des organisations comme Macgence, dans des tâches telles que la conception de modèles, afin de maintenir des résultats optimaux. Ce blog identifiera et discutera des quatre types d’ensembles de données les plus courants dans l’apprentissage automatique, ainsi que des raisons pour lesquelles ils sont utiles.

Ensembles de données d'entraînement

Il est peut-être préférable de prêter une attention particulière à l'ensemble des données d'apprentissage, car il constitue l'épine dorsale de l'ensemble du pipeline d'apprentissage automatique. Il s'agit de l'ensemble de données qui est souvent utilisé par l'algorithme d'apprentissage automatique pour comprendre les caractéristiques et les relations de l'ensemble de données donné. Au fur et à mesure de l'apprentissage, les paramètres du modèle (les pondérations) sont modifiés chaque fois qu'une erreur est constatée dans le but d'améliorer les performances.

Caractéristiques principales:

• Le modèle ne doit utiliser que des données de formation qui reflètent l’environnement dans lequel il est censé fonctionner.
• Un ensemble de formation étendu, varié et étiqueté améliore les fonctionnalités et la précision du modèle.
• En termes de tâche, les types courants de données de formation incluent les images, le texte, l’audio et les données numériques.

Par exemple, dans l'apprentissage supervisé, chaque point de données de l'ensemble de données d'entraînement est associé à une balise ou à un libellé. Par conséquent, le modèle apprend la relation entre un ensemble d'entrées et sa sortie.

Exemple :

Dans un modèle de détection de spam, l'ensemble de données d'apprentissage comprendrait des échantillons de courriers indésirables et de courriers non indésirables avec les libellés indiquant spam pour les courriers indésirables et non spam pour les autres. Après l'apprentissage, le modèle utilisera les informations recueillies au cours de la phase d'apprentissage pour déterminer la probabilité qu'un courrier entrant soit du spam.

Ensembles de données de validation

Même si l'ensemble de données d'entraînement est destiné à permettre au modèle d'apprendre, l'ensemble de données de validation joue un rôle très important dans l'optimisation. Lorsqu'un modèle est entraîné, l'ensemble de données de validation vérifie sa précision avant qu'il ne soit finalement testé. Il est utilisé pour modifier les valeurs des paramètres et des hyperparamètres du modèle tels que le taux d'apprentissage afin d'obtenir des performances élevées.

Caractéristiques principales:

• Les données de validation ne sont pas collectées au cours de la formation mais sont destinées à améliorer le modèle.
• Il remplit une fonction correctionnelle qui s’apparente à un contrôle des situations de surajustement.
• Les données de validation proviennent généralement de la même source que la formation données, mais seront stockés séparément pour des raisons d’évaluation impartiale.

Exemple :

Considérez une situation dans la classification d'images, où un système d'identification d'objets basé sur une image, de la même manière que la structure matricielle intégrée dans le classificateur d'images ne sera pas familière dans le contexte, a besoin d'un ensemble de données de validation invisibles et de la capacité de reconnaître correctement des objets encore une fois dans des images qui n'ont pas été vus auparavant.

Ensembles de données de test

L'ensemble de données de test est considéré comme la dernière ligne de défense derrière le déploiement réel de tout modèle d'apprentissage automatique. Cela se fait une fois que le modèle a été formé et validé et que l'ensemble de données de test est appliqué pour évaluer les performances du modèle. L'ensemble de données est essentiel dans le secteur du tabac, car il détermine les performances du modèle sur des données actuellement inconnues.

Caractéristiques principales:

• Il ne doit y avoir aucun chevauchement entre les données de test et les données de toute étape de formation et de validation.
• Cet ensemble de données donne une indication de la manière dont le modèle fonctionnera dans des scénarios réels.
• L'ensemble de données de test fournit le dernier moyen d'établir la mesure de la précision, du rappel du modèle, des niveaux de précision et d'autres variables utilisées dans le suivi des performances au sein de l'organisation.

Exemple :

Pour les modèles de classification d'images cliniques incluant la détection de cellules cancéreuses, l'ensemble de données de test comprend des images étrangères de cellules cancéreuses intactes pendant les périodes de formation et de validation, visant à vérifier la modèle formé la performance.

Ensembles de données non étiquetés

Les ensembles de données non étiquetés apparaissent souvent dans l'apprentissage non supervisé où la machine doit découvrir elle-même des structures sans aucune aide en termes d'étiquettes. De tels ensembles de données sont utilisés dans les processus de clustering, de détection de valeurs aberrantes et de réduction de dimensionnalité, entre autres.

Principales caractéristiques des ensembles de données non étiquetés

• Ces ensembles de données contiennent uniquement des données, mais ne possèdent pas d'étiquettes particulières ni de fonctionnalités annotatives.
• Les techniques d’organisation et d’assimilation des données utilisées par le modèle d’apprentissage automatique incluent le clustering.
• Une quantité importante de données non étiquetées peut être convertie en données étiquetées par des processus tels que l'annotation et l'étiquetage.

Exemple :

En ce qui concerne la segmentation des clients, parmi les données étiquetées, l'ensemble de données non étiquetées peut être résumé par le comportement d'achat d'un client. Apparemment, le modèle étudiera les schémas des données et regroupera les clients en plusieurs segments de marché cible sans définitions structurelles explicites.

Ensembles de données étiquetés

Les ensembles de données étiquetés sont importants dans l'apprentissage supervisé car ils fournissent un contexte concernant l'entrée. Il s'agit de données d'entrée-sortie, où l'entrée est un ensemble de données généralisé et la sortie est le résultat connu de l'entrée, et ces entrées sont désignées par des étiquettes. Les modèles de machines qui effectuent des prédictions et des classifications doivent être formés à l'aide de données étiquetées.

Caractéristiques principales:

• Il s’agit de la variable qui est prédite lorsque le modèle est engagé dans la tâche de prédiction.
• La création d’ensembles de données étiquetés est généralement coûteuse et fastidieuse, mais elle est nécessaire pour que les modèles puissent s’exécuter de manière efficace et efficiente.
• Les ensembles de données étiquetés ont de nombreuses applications dans les domaines de la détection d'objets, du traitement du langage naturel et reconnaissance de la parole.

Exemple :

Par exemple, dans un modèle d’analyse des sentiments pour une tâche de traitement du langage naturel, l’ensemble de données peut être constitué de phrases marquées comme positives, négatives ou neutres.

Ensembles de données synthétiques

Les ensembles de données synthétiques deviennent utiles dans le cas où des données normales ne peuvent pas être obtenues, pour des raisons économiques ou pratiques. Il s'agit d'ensembles de données qui ont été générés de manière plutôt artificielle mais qui imitent les données réelles dans certaines caractéristiques. Il existe plusieurs applications des données synthétiques, par exemple dans les secteurs de la santé, de la conduite autonome ou des jeux vidéo, où les données réelles seraient difficiles à obtenir ou justifieraient la confidentialité.

Caractéristiques principales:

• Il est possible de créer des données synthétiques dans le but spécifique de corriger d’autres données qui ont été surreprésentées.
• Le plus souvent, il est utilisé pour mettre les modèles à l’épreuve en prévision d’une interaction à venir dans le monde réel.
• Les ensembles de données synthétiques aident à surmonter les problèmes de confidentialité des données car ils ne contiennent pas de données réelles d'utilisateurs réels.

Exemple :

Il existe des cas où des modèles basés sur des ensembles de données synthétiques dérivés d’environnements virtuels sont formés pour effectuer des tâches telles que la détection d’objets dans des voitures autonomes.

Ensembles de données de séries chronologiques

Un ensemble de données chronologiques est un ensemble de données contenant observations organisées de manière chronologique. Ces ensembles de données sont principalement utilisés dans les modèles qui nécessitent le facteur temps, comme la prévision des tendances du marché boursier, la prévision météorologique et la surveillance des données des capteurs.

Caractéristiques principales:

• Les ensembles de données de séries chronologiques sont organisés de manière séquentielle et la disposition des points de données est importante en fonction du temps.
• Les difficultés courantes auxquelles on est confronté lors de l’analyse des données de séries chronologiques incluent les tendances et la saisonnalité, les problèmes d’autocorrélation, entre autres.
• Les réseaux neuronaux récurrents (RNN) sont un type de modèle d'apprentissage profond. Ils sont spécifiquement conçus pour gérer des ensembles de données de séries chronologiques. De plus, ils excellent également dans le traitement d'autres données séquentielles.

Exemple :

Une série chronologique jeu de données enregistre la consommation énergétique passée ainsi que les dates et heures correspondantes. Ces informations aident le modèle à identifier les tendances en matière de consommation énergétique. En analysant ces tendances, le modèle peut prévoir avec précision la consommation énergétique future.

Conclusion

Il est essentiel de comprendre les ensembles de données disponibles dans le domaine du machine learning pour développer de meilleurs modèles. Qu'il s'agisse de données étiquetées, synthétiques ou de séries chronologiques, le choix du bon ensemble de données est essentiel au succès d'un modèle. Chez Macgence, nous sommes spécialisés dans l'acquisition, l'étiquetage et l'organisation d'ensembles de données de machine learning. Nos services garantissent que les modèles sont alimentés avec des données de haute qualité pour des performances optimales.

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