Apprentissage et Test

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L’apprentissage et le test sont deux phases cruciales du Machine Learning, consistant à entraîner un modèle sur des données puis à évaluer sa performance sur des données inconnues pour assurer sa généralisation.

Qu’est-ce que l’Apprentissage et le Test en Machine Learning ?

L’apprentissage et le test sont deux phases cruciales et interdépendantes dans le cycle de vie d’un projet de Machine Learning. Elles consistent à entraîner un modèle sur un ensemble de données, puis à évaluer sa performance sur un autre ensemble de données qu’il n’a jamais vu, garantissant ainsi sa capacité à généraliser.

Définition détaillée de l’Apprentissage et du Test

En Machine Learning, l’objectif est de créer des modèles capables d’identifier des motifs (patterns) dans les données et de faire des prédictions ou de prendre des décisions sans être explicitement programmés pour cela. Pour y parvenir, le processus est généralement divisé en trois étapes principales : l’entraînement (apprentissage), la validation et le test. La phase d’apprentissage, ou ‘training phase’, consiste à fournir au modèle un large volume de données, appelées ‘données d’entraînement’ (training data). Ces données sont déjà étiquetées, ce qui signifie que le résultat attendu est connu. Le modèle ajuste ses paramètres internes (poids et biais) de manière itérative pour minimiser l’erreur entre ses prédictions et les résultats réels. Ce processus est au cœur de l’apprentissage supervisé, la branche la plus courante du Machine Learning.

Historiquement, les fondements de cette approche remontent aux travaux sur les réseaux de neurones dans les années 1940 et 1950, mais ce n’est qu’avec l’avènement du Big Data et l’augmentation de la puissance de calcul que ces techniques sont devenues véritablement efficaces. La séparation des données en ensembles distincts est une pratique qui s’est imposée pour éviter un écueil majeur : le surapprentissage (overfitting). Un modèle en surapprentissage mémorise les données d’entraînement au lieu d’apprendre à généraliser. Il excelle sur les données qu’il connaît mais s’effondre face à de nouvelles données.

La phase de test intervient une fois que le modèle est jugé satisfaisant après la phase de validation. Les ‘données de test’ (testing data) sont un ensemble de données complètement nouvelles pour le modèle, qui n’ont été utilisées ni pour l’entraînement, ni pour l’ajustement des hyperparamètres. Le but est de simuler une mise en production et d’obtenir une estimation fiable et impartiale de la performance du modèle dans des conditions réelles. Si les résultats sont bons, le modèle est prêt à être déployé. Dans le cas contraire, il faut revenir aux étapes précédentes pour l’améliorer.

Comment fonctionne l’Apprentissage et le Test ?

Le processus d’apprentissage et de test repose sur une division stratégique du jeu de données initial. Typiquement, les données sont réparties en trois sous-ensembles : un ensemble d’entraînement (environ 60-80% des données), un ensemble de validation (10-20%), et un ensemble de test (10-20%). L’ensemble d’entraînement est utilisé pour que l’algorithme apprenne les relations au sein des données. L’ensemble de validation sert à ajuster les ‘hyperparamètres’ du modèle, qui sont des configurations externes au modèle (par exemple, le taux d’apprentissage ou le nombre de couches dans un réseau de neurones). Enfin, l’ensemble de test est utilisé pour l’évaluation finale. Cette séparation est fondamentale pour garantir l’objectivité de l’évaluation. Des bibliothèques comme Scikit-learn en Python, avec sa fonction `train_test_split`, ont grandement simplifié cette procédure, la rendant accessible à un plus grand nombre de développeurs et de data scientists.

Quelle est la différence entre l’ensemble de validation et l’ensemble de test ?

Bien que les ensembles de validation et de test servent tous deux à évaluer le modèle, leur rôle est distinct. L’ensemble de validation est utilisé *pendant* le processus de développement pour affiner le modèle. Les développeurs testent différentes versions du modèle avec divers hyperparamètres et choisissent la combinaison qui donne les meilleurs résultats sur l’ensemble de validation. Ce processus itératif peut indirectement ‘fuiter’ de l’information de l’ensemble de validation vers le modèle. C’est pourquoi un troisième ensemble, l’ensemble de test, est indispensable. Il est gardé à l’écart et n’est utilisé qu’une seule fois, à la toute fin, pour obtenir une mesure de performance finale et non biaisée. On peut voir l’ensemble de validation comme des examens blancs et l’ensemble de test comme l’examen final.

Qu’est-ce que la validation croisée (cross-validation) ?

La validation croisée est une technique plus robuste pour évaluer un modèle, particulièrement utile lorsque la quantité de données est limitée. Au lieu d’une seule division, la validation croisée ‘k-fold’ divise l’ensemble d’entraînement en ‘k’ sous-ensembles (ou ‘folds’). Le modèle est ensuite entraîné ‘k’ fois. À chaque itération, un ‘fold’ différent est utilisé comme ensemble de validation et les ‘k-1’ autres comme ensemble d’entraînement. La performance finale est la moyenne des performances obtenues sur les ‘k’ itérations. Cette méthode donne une estimation plus stable et fiable de la capacité du modèle à généraliser, en réduisant la variance liée au choix de la division initiale des données.

Applications concrètes

Dans le secteur bancaire, les modèles de détection de fraude sont entraînés sur des millions de transactions passées pour apprendre à distinguer les transactions légitimes des frauduleuses. La phase de test permet de s’assurer que le modèle est capable d’identifier de nouvelles tentatives de fraude avec une grande précision avant son déploiement. En e-commerce, les systèmes de recommandation sont entraînés sur l’historique d’achat des clients pour suggérer de nouveaux produits. La performance du modèle est testée en mesurant sa capacité à prédire les futurs achats des utilisateurs. Dans le domaine de la santé, les modèles d’analyse d’imagerie médicale sont entraînés sur des milliers d’images (radios, scanners) pour détecter des signes de maladie. La phase de test sur de nouvelles images est une étape critique pour valider la fiabilité du diagnostic assisté par ordinateur avant une utilisation clinique.