De nos jours, la popularité de l’apprentissage automatique est en hausse. De plus en plus d’organisations utilisent cette technologie afin de prédire la demande des clients, de dynamiser la prévision des stocks et d’optimiser les opérations. Jetons un coup d’œil à 5 conseils qui peuvent aider les organisations à tirer le meilleur parti de l’intelligence artificielle.
Examiner les données et les découper
Il faut du temps pour préparer un ensemble de données d’entraînement. Au cours de ce processus, des erreurs peuvent se produire. Par conséquent, avant de commencer à travailler sur un modèle, nous vous suggérons d’effectuer un examen des données.
Les données étant présentent sous différentes structures, il va falloir après l’examen les découper. Puis après avoir identifié une cible, vous pouvez construire un arbre de décision. Ensuite, vous pouvez construire des modèles différents pour les segments.
Identifier les événements rares
L’apprentissage automatique nécessite souvent des données non équilibrées. Par conséquent, il peut être difficile pour vous de classer correctement les événements rares. Pour contrer ce problème, nous vous suggérons de construire des données d’entraînement biaisées par un sous-échantillonnage ou un suréchantillonnage.
En outre, un taux d’événements plus élevé peut aider l’algorithme à différencier les signaux d’événements.
Combinez plusieurs modèles
En général, les spécialistes des données utilisent différents algorithmes, tels que les forêts aléatoires et le boosting de gradient pour construire plusieurs modèles. Pour faire plus simple, vous pourrez combiner divers algorithmes de modélisation.
Déployer les modèles
Le déploiement des modèles prend souvent quelques semaines ou quelques mois. Pour obtenir de meilleurs résultats, vous pouvez déterminer les objectifs de l’entreprise pour gérer les données, puis contrôler les modèles. En dehors de cela, vous pouvez utiliser des outils pour capturer et lier les données.
Autocalibrer les modèles
Vous devez attribuer des options d’algorithme connues sous le nom d’hyperparamètres avant de construire un modèle d’apprentissage automatique. En fait, l’autoréglage permet d’identifier les paramètres hyperactifs appropriés dans un court laps de temps. Et c’est l’un des plus grands avantages de l’autotuning.
En résumé, ce sont 5 conseils qui peuvent vous aider à développer des modèles d’apprentissage automatique efficaces.