AutoML : Un guide complet sur la sélection automatisée de modèles

Dans le monde actuel axé sur les données, l'apprentissage automatique (ML) est devenu un outil indispensable pour les entreprises de divers secteurs. Cependant, la création et le déploiement de modèles de ML efficaces exigent souvent une expertise, du temps et des ressources considérables. C'est là qu'intervient l'apprentissage automatique automatisé (AutoML). L'AutoML vise à démocratiser le ML en automatisant le processus de bout en bout de création et de déploiement de modèles de ML, le rendant accessible à un public plus large, y compris à ceux qui n'ont pas une expertise approfondie en ML.

Ce guide complet se concentre sur l'un des composants essentiels de l'AutoML : la sélection automatisée de modèles. Nous explorerons les concepts, les techniques, les avantages et les défis associés à cet aspect critique de l'AutoML.

Qu'est-ce que la sélection automatisée de modèles ?

La sélection automatisée de modèles est le processus qui consiste à identifier automatiquement le modèle de ML le plus performant pour un jeu de données et une tâche donnés, à partir d'une gamme de modèles candidats. Elle implique l'exploration de différentes architectures de modèles, d'algorithmes et de leurs hyperparamètres correspondants pour trouver la configuration optimale qui maximise une métrique de performance prédéfinie (par exemple, exactitude, précision, rappel, score F1, AUC) sur un jeu de données de validation. Contrairement à la sélection de modèles traditionnelle, qui repose fortement sur l'expérimentation manuelle et les connaissances d'experts, la sélection automatisée de modèles s'appuie sur des algorithmes et des techniques pour parcourir efficacement l'espace des modèles et identifier les modèles prometteurs.

Imaginez la situation suivante : vous devez choisir le meilleur outil pour un projet de menuiserie spécifique. Vous disposez d'une boîte à outils remplie de différentes scies, ciseaux et rabots. La sélection automatisée de modèles est comme un système qui teste automatiquement chaque outil sur votre projet, mesure la qualité du résultat, puis vous recommande le meilleur outil pour le travail. Cela vous épargne le temps et l'effort de devoir essayer manuellement chaque outil pour déterminer lequel fonctionne le mieux.

Pourquoi la sélection automatisée de modèles est-elle importante ?

La sélection automatisée de modèles offre plusieurs avantages significatifs :

Efficacité accrue : Automatise le processus chronophage et itératif d'expérimentation manuelle avec différents modèles et hyperparamètres. Cela permet aux scientifiques des données de se concentrer sur d'autres aspects critiques du pipeline de ML, tels que la préparation des données et l'ingénierie des caractéristiques.
Performance améliorée : En explorant systématiquement un vaste espace de modèles, la sélection automatisée de modèles peut souvent identifier des modèles qui surpassent ceux sélectionnés manuellement, même par des scientifiques des données expérimentés. Elle peut découvrir des combinaisons de modèles et des réglages d'hyperparamètres non évidents qui conduisent à de meilleurs résultats.
Biais réduit : La sélection manuelle de modèles peut être influencée par les biais et les préférences personnels du scientifique des données. La sélection automatisée de modèles réduit ce biais en évaluant objectivement les modèles sur la base de métriques de performance prédéfinies.
Démocratisation du ML : L'AutoML, y compris la sélection automatisée de modèles, rend le ML accessible aux individus et aux organisations ayant une expertise limitée en ML. Cela permet aux « citizen data scientists » et aux experts du domaine d'exploiter la puissance du ML sans dépendre de spécialistes en ML rares et coûteux.
Mise sur le marché plus rapide : L'automatisation accélère le cycle de vie du développement de modèles, permettant aux organisations de déployer des solutions de ML plus rapidement et d'obtenir un avantage concurrentiel.

Techniques clés de la sélection automatisée de modèles

Plusieurs techniques sont utilisées dans la sélection automatisée de modèles pour parcourir efficacement l'espace des modèles et identifier les plus performants. Celles-ci incluent :

1. Optimisation des hyperparamètres

L'optimisation des hyperparamètres est le processus qui consiste à trouver l'ensemble optimal d'hyperparamètres pour un modèle de ML donné. Les hyperparamètres sont des paramètres qui ne sont pas appris à partir des données mais qui sont définis avant l'entraînement du modèle. Des exemples d'hyperparamètres incluent le taux d'apprentissage dans un réseau de neurones, le nombre d'arbres dans une forêt aléatoire et la force de régularisation dans une machine à vecteurs de support.

Plusieurs algorithmes sont utilisés pour l'optimisation des hyperparamètres, notamment :

Recherche en grille (Grid Search) : Recherche de manière exhaustive dans une grille prédéfinie de valeurs d'hyperparamètres. Bien que simple à mettre en œuvre, elle peut être coûteuse en termes de calcul pour les espaces d'hyperparamètres de grande dimension.
Recherche aléatoire (Random Search) : Échantillonne aléatoirement des valeurs d'hyperparamètres à partir de distributions prédéfinies. Souvent plus efficace que la recherche en grille, en particulier pour les espaces de grande dimension.
Optimisation bayésienne : Construit un modèle probabiliste de la fonction objectif (par exemple, l'exactitude de validation) et l'utilise pour sélectionner intelligemment les prochaines valeurs d'hyperparamètres à évaluer. Généralement plus efficace que la recherche en grille et la recherche aléatoire, surtout pour les fonctions objectifs coûteuses. Les exemples incluent les processus gaussiens et l'estimateur Parzen structuré en arbre (TPE).
Algorithmes évolutionnaires : Inspirés par l'évolution biologique, ces algorithmes maintiennent une population de solutions candidates (c'est-à-dire des configurations d'hyperparamètres) et les améliorent de manière itérative par la sélection, le croisement et la mutation. Exemple : Algorithmes génétiques.

Exemple : Imaginez l'entraînement d'une machine à vecteurs de support (SVM) pour classer des images. Les hyperparamètres à optimiser pourraient inclure le type de noyau (linéaire, à base radiale (RBF), polynomial), le paramètre de régularisation C et le coefficient de noyau gamma. En utilisant l'optimisation bayésienne, un système AutoML échantillonnerait intelligemment des combinaisons de ces hyperparamètres, entraînerait un SVM avec ces réglages, évaluerait sa performance sur un jeu de validation, puis utiliserait les résultats pour guider la sélection de la prochaine combinaison d'hyperparamètres à essayer. Ce processus se poursuit jusqu'à ce qu'une configuration d'hyperparamètres offrant une performance optimale soit trouvée.

2. Recherche d'architecture neuronale (NAS)

La recherche d'architecture neuronale (NAS) est une technique permettant de concevoir automatiquement des architectures de réseaux de neurones. Au lieu de concevoir manuellement l'architecture, les algorithmes NAS recherchent l'architecture optimale en explorant différentes combinaisons de couches, de connexions et d'opérations. La NAS est souvent utilisée pour trouver des architectures adaptées à des tâches et des jeux de données spécifiques.

Les algorithmes NAS peuvent être globalement classés en trois catégories :

NAS basée sur l'apprentissage par renforcement : Utilise l'apprentissage par renforcement pour entraîner un agent à générer des architectures de réseaux de neurones. L'agent reçoit une récompense basée sur la performance de l'architecture générée.
NAS basée sur les algorithmes évolutionnaires : Utilise des algorithmes évolutionnaires pour faire évoluer une population d'architectures de réseaux de neurones. Les architectures sont évaluées en fonction de leur performance, et les plus performantes sont sélectionnées pour être les parents de la génération suivante.
NAS basée sur le gradient : Utilise la descente de gradient pour optimiser directement l'architecture du réseau de neurones. Cette approche est généralement plus efficace que les NAS basées sur l'apprentissage par renforcement et les algorithmes évolutionnaires.

Exemple : L'AutoML Vision de Google utilise la NAS pour découvrir des architectures de réseaux de neurones personnalisées et optimisées pour les tâches de reconnaissance d'images. Ces architectures surpassent souvent les architectures conçues manuellement sur des jeux de données spécifiques.

3. Méta-apprentissage

Le méta-apprentissage, également connu sous le nom d'« apprendre à apprendre », est une technique qui permet aux modèles de ML d'apprendre de leurs expériences précédentes. Dans le contexte de la sélection automatisée de modèles, le méta-apprentissage peut être utilisé pour exploiter les connaissances acquises lors de tâches de sélection de modèles antérieures afin d'accélérer la recherche du meilleur modèle pour une nouvelle tâche. Par exemple, un système de méta-apprentissage pourrait apprendre que certains types de modèles ont tendance à bien performer sur des jeux de données présentant des caractéristiques spécifiques (par exemple, une grande dimensionnalité, des classes déséquilibrées).

Les approches de méta-apprentissage impliquent généralement la construction d'un méta-modèle qui prédit la performance de différents modèles en fonction des caractéristiques du jeu de données. Ce méta-modèle peut ensuite être utilisé pour guider la recherche du meilleur modèle pour un nouveau jeu de données en priorisant les modèles dont on prédit qu'ils performeront bien.

Exemple : Imaginez un système AutoML qui a été utilisé pour entraîner des modèles sur des centaines de jeux de données différents. En utilisant le méta-apprentissage, le système pourrait apprendre que les arbres de décision ont tendance à bien performer sur les jeux de données avec des caractéristiques catégorielles, tandis que les réseaux de neurones ont tendance à bien performer sur les jeux de données avec des caractéristiques numériques. Face à un nouveau jeu de données, le système pourrait utiliser ces connaissances pour prioriser les arbres de décision ou les réseaux de neurones en fonction des caractéristiques du jeu de données.

4. Méthodes d'ensemble

Les méthodes d'ensemble combinent plusieurs modèles de ML pour créer un modèle unique et plus robuste. Dans la sélection automatisée de modèles, les méthodes d'ensemble peuvent être utilisées pour combiner les prédictions de plusieurs modèles prometteurs identifiés pendant le processus de recherche. Cela peut souvent conduire à une amélioration de la performance et de la capacité de généralisation.

Les méthodes d'ensemble courantes incluent :

Bagging : Entraîne plusieurs modèles sur différents sous-ensembles des données d'entraînement et fait la moyenne de leurs prédictions.
Boosting : Entraîne les modèles de manière séquentielle, chaque modèle se concentrant sur la correction des erreurs commises par les modèles précédents.
Stacking : Entraîne un méta-modèle qui combine les prédictions de plusieurs modèles de base.

Exemple : Un système AutoML pourrait identifier trois modèles prometteurs : une forêt aléatoire, une machine à gradient boosting et un réseau de neurones. En utilisant le stacking, le système pourrait entraîner un modèle de régression logistique pour combiner les prédictions de ces trois modèles. Le modèle empilé résultant surpasserait probablement n'importe lequel des modèles individuels.

Le flux de travail de la sélection automatisée de modèles

Le flux de travail typique pour la sélection automatisée de modèles comprend les étapes suivantes :

Prétraitement des données : Nettoyer et préparer les données pour l'entraînement du modèle. Cela peut impliquer la gestion des valeurs manquantes, l'encodage des caractéristiques catégorielles et la mise à l'échelle des caractéristiques numériques.
Ingénierie des caractéristiques : Extraire et transformer les caractéristiques pertinentes des données. Cela peut impliquer la création de nouvelles caractéristiques, la sélection des caractéristiques les plus importantes et la réduction de la dimensionnalité des données.
Définition de l'espace des modèles : Définir l'ensemble des modèles candidats à prendre en considération. Cela peut impliquer de spécifier les types de modèles à utiliser (par exemple, modèles linéaires, modèles basés sur les arbres, réseaux de neurones) et la plage d'hyperparamètres à explorer pour chaque modèle.
Sélection de la stratégie de recherche : Choisir une stratégie de recherche appropriée pour explorer l'espace des modèles. Cela peut impliquer l'utilisation de techniques d'optimisation des hyperparamètres, d'algorithmes de recherche d'architecture neuronale ou d'approches de méta-apprentissage.
Évaluation du modèle : Évaluer la performance de chaque modèle candidat sur un jeu de données de validation. Cela peut impliquer l'utilisation de métriques telles que l'exactitude, la précision, le rappel, le score F1, l'AUC ou d'autres métriques spécifiques à la tâche.
Sélection du modèle : Sélectionner le modèle le plus performant en fonction de sa performance sur le jeu de données de validation.
Déploiement du modèle : Déployer le modèle sélectionné dans un environnement de production.
Suivi du modèle : Surveiller la performance du modèle déployé au fil du temps et réentraîner le modèle si nécessaire pour maintenir son exactitude.

Outils et plateformes pour la sélection automatisée de modèles

Plusieurs outils et plateformes sont disponibles pour la sélection automatisée de modèles, tant open-source que commerciaux. Voici quelques options populaires :

Auto-sklearn : Une bibliothèque AutoML open-source construite sur scikit-learn. Elle recherche automatiquement le modèle et les hyperparamètres les plus performants en utilisant l'optimisation bayésienne et le méta-apprentissage.
TPOT (Tree-based Pipeline Optimization Tool) : Une bibliothèque AutoML open-source qui utilise la programmation génétique pour optimiser les pipelines de ML.
H2O AutoML : Une plateforme AutoML open-source qui prend en charge une large gamme d'algorithmes de ML et fournit une interface conviviale pour la création et le déploiement de modèles de ML.
Google Cloud AutoML : Une suite de services AutoML basés sur le cloud qui permet aux utilisateurs de créer des modèles de ML personnalisés sans écrire de code.
Microsoft Azure Machine Learning : Une plateforme de ML basée sur le cloud qui fournit des capacités AutoML, y compris la sélection automatisée de modèles et l'optimisation des hyperparamètres.
Amazon SageMaker Autopilot : Un service AutoML basé sur le cloud qui construit, entraîne et ajuste automatiquement les modèles de ML.

Défis et considérations dans la sélection automatisée de modèles

Bien que la sélection automatisée de modèles offre de nombreux avantages, elle présente également plusieurs défis et considérations :

Coût de calcul : La recherche dans un vaste espace de modèles peut être coûteuse en termes de calcul, en particulier pour les modèles complexes et les grands jeux de données.
Surapprentissage : Les algorithmes de sélection automatisée de modèles peuvent parfois surapprendre sur le jeu de données de validation, ce qui entraîne une mauvaise performance de généralisation sur des données non vues. Des techniques telles que la validation croisée et la régularisation peuvent aider à atténuer ce risque.
Interprétabilité : Les modèles sélectionnés par les algorithmes de sélection automatisée de modèles peuvent parfois être difficiles à interpréter, ce qui rend difficile la compréhension des raisons pour lesquelles ils font certaines prédictions. Cela peut être une préoccupation dans les applications où l'interprétabilité est critique.
Fuite de données : Il est crucial d'éviter la fuite de données pendant le processus de sélection du modèle. Cela signifie s'assurer que le jeu de données de validation n'est pas utilisé pour influencer le processus de sélection du modèle de quelque manière que ce soit.
Limites de l'ingénierie des caractéristiques : Les outils AutoML actuels ont souvent des limites dans l'automatisation de l'ingénierie des caractéristiques. Bien que certains outils offrent une sélection et une transformation automatisées des caractéristiques, des tâches d'ingénierie des caractéristiques plus complexes peuvent encore nécessiter une intervention manuelle.
Nature de boîte noire : Certains systèmes AutoML fonctionnent comme des « boîtes noires », ce qui rend difficile la compréhension du processus de prise de décision sous-jacent. La transparence et l'explicabilité sont cruciales pour instaurer la confiance et garantir une IA responsable.
Gestion des jeux de données déséquilibrés : De nombreux jeux de données du monde réel sont déséquilibrés, ce qui signifie qu'une classe a beaucoup moins d'échantillons que les autres. Les systèmes AutoML doivent être capables de gérer efficacement les jeux de données déséquilibrés, par exemple en utilisant des techniques telles que le suréchantillonnage, le sous-échantillonnage ou l'apprentissage sensible aux coûts.

Meilleures pratiques pour l'utilisation de la sélection automatisée de modèles

Pour utiliser efficacement la sélection automatisée de modèles, considérez les meilleures pratiques suivantes :

Comprenez vos données : Analysez minutieusement vos données pour comprendre leurs caractéristiques, y compris les types de données, les distributions et les relations entre les caractéristiques. Cette compréhension vous aidera à choisir les modèles et les hyperparamètres appropriés.
Définissez des métriques d'évaluation claires : Choisissez des métriques d'évaluation qui sont alignées sur vos objectifs commerciaux. Envisagez d'utiliser plusieurs métriques pour évaluer différents aspects de la performance du modèle.
Utilisez la validation croisée : Utilisez la validation croisée pour évaluer la performance de vos modèles et éviter le surapprentissage sur le jeu de données de validation.
Régularisez vos modèles : Utilisez des techniques de régularisation pour prévenir le surapprentissage et améliorer la performance de généralisation.
Surveillez la performance du modèle : Surveillez en permanence la performance de vos modèles déployés et réentraînez-les si nécessaire pour maintenir leur exactitude.
IA explicable (XAI) : Donnez la priorité aux outils et techniques qui offrent l'explicabilité et l'interprétabilité des prédictions du modèle.
Considérez les compromis : Comprenez les compromis entre les différents modèles et hyperparamètres. Par exemple, des modèles plus complexes peuvent offrir une plus grande exactitude mais peuvent aussi être plus difficiles à interpréter et plus sujets au surapprentissage.
Approche avec intervention humaine : Combinez la sélection automatisée de modèles avec l'expertise humaine. Utilisez l'AutoML pour identifier les modèles prometteurs, mais impliquez les scientifiques des données pour examiner les résultats, affiner les modèles et s'assurer qu'ils répondent aux exigences spécifiques de l'application.

L'avenir de la sélection automatisée de modèles

Le domaine de la sélection automatisée de modèles évolue rapidement, avec des recherches et des développements continus axés sur la résolution des défis et des limites des approches actuelles. Parmi les orientations futures prometteuses, on peut citer :

Algorithmes de recherche plus efficaces : Développer des algorithmes de recherche plus efficaces capables d'explorer l'espace des modèles plus rapidement et plus efficacement.
Techniques de méta-apprentissage améliorées : Développer des techniques de méta-apprentissage plus sophistiquées capables d'exploiter les connaissances issues des tâches de sélection de modèles précédentes pour accélérer la recherche du meilleur modèle pour une nouvelle tâche.
Ingénierie automatisée des caractéristiques : Développer des techniques d'ingénierie des caractéristiques automatisées plus puissantes capables d'extraire et de transformer automatiquement les caractéristiques pertinentes des données.
AutoML explicable : Développer des systèmes AutoML qui offrent plus de transparence et d'interprétabilité des prédictions du modèle.
Intégration avec les plateformes cloud : Intégration transparente des outils AutoML avec les plateformes cloud pour permettre un développement et un déploiement de modèles évolutifs et rentables.
Lutte contre les biais et l'équité : Développer des systèmes AutoML capables de détecter et d'atténuer les biais dans les données et les modèles, garantissant que les considérations d'équité et d'éthique sont prises en compte.
Prise en charge de types de données plus variés : Étendre les capacités d'AutoML pour prendre en charge une plus large gamme de types de données, y compris les données de séries temporelles, les données textuelles et les données de graphes.

Conclusion

La sélection automatisée de modèles est une technique puissante qui peut améliorer de manière significative l'efficacité et l'efficience des projets de ML. En automatisant le processus chronophage et itératif d'expérimentation manuelle avec différents modèles et hyperparamètres, la sélection automatisée de modèles permet aux scientifiques des données de se concentrer sur d'autres aspects critiques du pipeline de ML, tels que la préparation des données et l'ingénierie des caractéristiques. Elle démocratise également le ML en le rendant accessible aux individus et aux organisations ayant une expertise limitée en ML. À mesure que le domaine de l'AutoML continue d'évoluer, nous pouvons nous attendre à voir émerger des techniques de sélection de modèles automatisées encore plus sophistiquées et puissantes, transformant davantage la manière dont nous construisons et déployons les modèles de ML.

En comprenant les concepts, les techniques, les avantages et les défis de la sélection automatisée de modèles, vous pouvez exploiter efficacement cette technologie pour construire de meilleurs modèles de ML et atteindre vos objectifs commerciaux.