Tout savoir sur Epoch
L’Epoch est une notion primordiale dans le domaine du Machine Learning. Elle permet de former les réseaux de neurones et fiabiliser les modèles. Découpés par lots, les jeux de données d’apprentissage constituent la base du fonctionnement des Epochs. Pour éviter le surajustement préjudiciable à l’acquisition des connaissances des modèles, des mesures spécifiques doivent être mises en place. Les éléments comme la courbe d’acquisition permettent de gérer efficacement les Epochs.
Qu’est-ce qu’une Epoch ?
L’apprentissage automatique (Machine Learning) est une technologie de l’intelligence artificielle. Dans ce contexte, l’Epoch (époque) désigne le nombre de passages qu’un jeu de données d’entraînement effectue autour d’un algorithme. Notez qu’un passage est comptabilisé lorsque l’ensemble des informations a effectué une passe en avant et arrière.
Une époque est terminée lorsque tous les échantillons de données ont été exposés au réseau de neurones d’acquisition des modèles. Ce processus se répète jusqu’à ce que son taux d’erreur soit satisfaisant.
À quoi sert une Epoch ?
Dans le cadre du Machine Learning, l’époque participe à la formation des réseaux de neurones grâce aux passages répétés des données d’entraînement au travers de l’algorithme. Le nombre d’Epochs utilisé est un hyperparamètre primordial pour l’algorithme. Il influe sur la vitesse et la qualité de la formation. Il doit être adapté pour optimiser la formation tout en limitant les ajustements excessifs.
- Lorsque le nombre d’époques est trop faible, le réseau de neurones ne sera pas suffisamment entraîné, créant de l’underfitting ou sous-ajustement. Ses performances seront médiocres pendant l’acquisition et les tests.
- Lorsque le nombre d’Epochs est au contraire trop élevé, le réseau neuronal risque de faire du surajustement ou overfitting. Il sera alors incapable de réaliser des prédictions avec des informations réelles.
Comment fonctionne une Epoch ?
L’ensemble des informations d’acquisition destinées au Machine Learning peut être composé d’un seul lot ou découpé en plusieurs petits lots. Ce procédé permet de résoudre le problème de stockage que rencontrent les systèmes informatiques, et faciliter l’intégration des informations dans les modèles.
La taille d’un lot définit le nombre d’échantillons à traiter avant le changement des paramètres du modèle. Elle constitue un des hyperparamètres du Machine Learning. Le nombre d’Epochs et la taille du lot doivent être précisés lors de la mise en place d’un algorithme d’apprentissage automatique.
Le fonctionnement d’une époque consiste à traiter tous les lots et mettre à jour ses paramètres avec les pertes calculées. Cet ensemble d’opérations constitue une itération. Cette dernière fournit par conséquent le nombre de fois où les paramètres de l’algorithme sont modifiés.
Dans quels domaines sont appliqués les Epochs ?
Les Epochs sont largement utilisées dans le domaine du Machine Learning. Vous les retrouvez dans l’extraction d’informations à partir d’images ou de vidéos, le traitement du langage naturel (NLP) ou encore l’analyse prédictive de données. Les applications autour des époques sont nombreuses.
- Dans le secteur de la santé, l’époque permet d’optimiser l’analyse de l’imagerie médicale et d’améliorer la précision des diagnostics.
- Ses connaissances en NLP permettent de reconnaître le langage humain et de traduire rapidement un texte en français ou anglais dans plusieurs langues.
- L’Epoch participe également à la mise en place de chatbots, des assistants virtuels capables de fournir des informations pertinentes aux utilisateurs.
Comment contrôler le surajustement avec les Epochs ?
Le surajustement est l’un des pires scénarios lorsque vous générez des modèles de Machine Learning. Il survient lorsqu’un trop grand nombre d’Epochs est utilisé pour l’entraînement d’un réseau de neurones. Votre modèle présente un surajustement quand il produit de bons résultats avec les jeux d’entraînement et des performances médiocres avec les informations réelles. Vous trouvez ci-dessous cinq mesures à implémenter pour empêcher le surajustement.
Introduire plus de données d’entraînement
Cette mesure est la plus simple à mettre en place. Plus les informations utilisées sont nombreuses, plus il est difficile pour le modèle de les mémoriser. Cette situation l’oblige à devenir plus flexible pour être capable de réaliser des prédictions. De plus, l’élimination des biais dans les informations d’entraînement permet au modèle de produire des résultats de qualité.
Limiter les fuites de cibles
La fuite de cible se produit lorsque les modèles ont accès pendant l’entraînement à des informations qui n’existent pas lors de la prédiction réelle. Elle est reconnaissable par des performances anormalement hautes durant la phase d’entraînement. L’élimination des fuites de cibles fournit au réseau de neurones de meilleures conditions pour se former.
Diminuer le nombre de caractéristiques
Lors de la création d’un modèle, des caractéristiques sont utilisées pour optimiser les prévisions. Mais parfois, certains paramètres sont redondants avec d’autres. En procédant à la sélection des fonctions, vous conservez les caractéristiques importantes et éliminez ceux qui ne sont pas pertinents. Votre modèle devient ainsi plus simple et plus flexible dans ses prédictions.
Régulariser les modèles
Vous souhaitez utiliser le choix des fonctions pour diminuer le surajustement, mais vous ne savez pas quels paramètres supprimer ? La régularisation des modèles peut vous être utile. Il s’agit d’un ensemble de technique permettant d’appliquer une valeur de pénalité à chaque paramètre en fonction de l’importance de chacun.
Utiliser les méthodes d’assemblage
Cette méthode consiste à combiner les prévisions de plusieurs modèles à faible performance et à choisir le meilleur résultat. Les méthodes d’assemblage les plus connues sont le boosting et le bagging. Le bagging entraîne les modèles de Machine Learning en parallèle tandis que le boosting les forme les uns après les autres.
Comment gérer les Epochs dans l’entraînement des modèles ?
Les Epochs sont utilisées pour former les réseaux neuronaux dans le cadre du Machine Learning. Les paramètres tels que le nombre d’Epochs doivent être surveillés et ajustés en permanence pour optimiser les performances. L’utilisation d’un jeu de validation et d’une courbe d’acquisition facilite la mise au point des Epochs.
Le jeu de validation
Le jeu de validation est un sous-ensemble des données d’acquisition utilisé pour évaluer les performances des modèles. Il permet de constater l’évolution de la perte de précision lors des validations. Lorsqu’elle cesse de diminuer, vos modèles commencent à surajuster. Il serait peut-être temps d’arrêter l’enseignement de ces modèles.
La courbe d’apprentissage
Cette courbe met en relation le nombre d’Epochs et les mesures telles que la précision lors d’une validation. Une bonne courbe met en exergue une diminution continue de la perte d’acquisition et une augmentation de la précision. Si elle indique un écart important entre les mesures d’acquisition et de validation, votre modèle est sûrement en surapprentissage. La diminution du nombre d’Epochs peut s’avérer nécessaire.
Comment réaliser une Epoch ?
La construction d’une Epoch nécessite des connaissances dans le domaine du Machine Learning. Elle consiste, entre autres, à fournir des valeurs des hyperparamètres comme le nombre d’Epochs à mettre en place, ou le nombre d’échantillons à inclure dans un lot. Trouvez ci-dessous les conseils et étapes pour réaliser une époque.
Quatre principales étapes pour construire une Epoch
Vous avez besoin d’Epochs pour former le réseau de neurones de vos modèles d’apprentissage automatique. Voici quatre étapes à retenir pour les créer :
- constitution d’un jeu d’acquisition ;
- constitution d’un jeu de validation ;
- définition du nombre d’Epochs ;
- définition du nombre de lots.
Conseils pour choisir le nombre d’Epochs
La création de modèles et de réseaux neuronaux est un procédé complexe. Il est difficile de trouver le bon nombre d’Epochs dès le début. Commencez avec un petit nombre d’époques. Au fur et à mesure des itérations, augmentez-le progressivement. Vous avez constaté une amélioration de la courbe d’acquisition ou des signes de surajustement ? Votre modèle est en cours de stabilisation.
Une autre méthode consiste à combiner le nombre d’Epochs avec d’autres paramètres comme la courbe d’acquisition ou la taille des lots. Lancez les traitements et comparez les résultats jusqu’à l’obtention de la configuration idéale. Il est à noter que l’expérimentation autour des Epochs prend du temps et peut aboutir à des coûts élevés. Soyez attentif au nombre d’échantillons utilisés.
L’Epoch est un outil indispensable au développement des technologies de l’intelligence artificielle. Ses applications se retrouvent dans de nombreux secteurs comme la santé, la traduction ou encore l’assistance virtuelle. Une fois créée, l’époque doit être suivie et optimisée grâce à la mise en place de jeux de validation.
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