LE CYCLE DE VIE D’UN PROJET D’APPRENTISSAGE MACHINE: CONCEPTION DU PROJET, DOCUMENTS DE CONCEPTION, VALEUR COMMERCIALE ET EXIGENCES
Beaucoup de scientifiques de données et d’ingénieurs en apprentissage machine, après avoir obtenu leur diplôme universitaire, ont une fausse image de leur travail quotidien – ils s’attendent à ce qu’il ressemble à leurs études : tester des algorithmes impressionnants sur des ensembles de données fixés relativement propres et sélectionner le meilleur en termes de précision. Cependant, dans les projets de la vie réelle, il est crucial de penser à la valeur commerciale et à la liste interminable d’exigences, à la collecte, au marquage et au nettoyage des données, à l’évaluation approfondie du modèle, à l’exécution de tests A/B, au déploiement du modèle, à la surveillance de son rendement, etc.
Le processus de création de systèmes d’apprentissage machine plus performants nécessite de considérer le système dans son ensemble, en accordant une attention suffisante à chaque composante et à leurs interactions. Ce tutoriel sera utile aux scientifiques de données, aux ingénieurs en apprentissage machine, à l’équipe et aux chefs techniques (ou à ceux qui aspirent à en devenir un). Le cycle de vie d’un projet d’apprentissage machine commence par la compréhension de la tâche et la détermination de ce qui doit être fait, puis la collecte, le marquage et le nettoyage des données, la modélisation, l’évaluation des modèles et la sélection du meilleur modèle, le déploiement du modèle et la surveillance de son rendement.
Cependant, ce n’est que le début d’un processus itératif et chaque projet doit commencer par un plan. Les projets d’apprentissage machine ne sont pas différents des projets de développement de logiciels traditionnels en ce qui concerne les bonnes pratiques de l’ingénierie logicielle. Avant de dépenser des milliers de dollars pour l’annotation de données et des semaines de travail sur le développement de modèles d’apprentissage machine, il est important de déterminer la valeur commerciale du projet, de recueillir les exigences et de commencer par des petites étapes pour mieux avancer dans le développement du projet.
