Last updated on 10 juil. 2024

Vous êtes confronté à des prédictions de modèles d’IA qui sont toujours à côté de la plaque. Comment pouvez-vous inverser la tendance en matière de précision ?

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Lorsque les prédictions de votre modèle d’IA manquent constamment la cible, c’est un signe clair que quelque chose ne va pas. La précision est primordiale dans le monde de l’intelligence artificielle, et l’atteindre peut parfois donner l’impression de naviguer dans un labyrinthe complexe. Mais ne vous inquiétez pas, vous n’êtes pas seul dans ce défi. Avec une approche méthodique et quelques ajustements stratégiques, vous pouvez améliorer la précision de votre modèle d’IA et transformer ces prédictions hors cible en informations précieuses.

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1 Qualité des données

La qualité des données est le fondement de tout modèle d’IA. Si les prédictions de votre modèle sont souvent inexactes, examinez vos données pour détecter des problèmes tels que des valeurs manquantes, des incohérences ou du bruit. Le nettoyage de votre jeu de données pour vous assurer qu’il est complet et représentatif peut améliorer considérablement les performances du modèle. N’oubliez pas que les ordures qui entrent sont égales aux ordures qui sortent. Investissez donc du temps dans des étapes de prétraitement telles que la normalisation, la gestion des valeurs aberrantes et la sélection des caractéristiques pour donner à votre modèle les meilleures chances de faire des prédictions précises.

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Vinay Adusumilli

Actively Seeking Software Engineer Internship || Ex-Cognizant Software Engineer || MSc Advanced Computer Science
Filtering Noise: Apply techniques like smoothing, aggregation, or advanced filtering to reduce noise in the data. Feature Engineering: Create new features that capture underlying patterns while reducing noise. Techniques include polynomial features, interaction terms, and domain-specific transformations.

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Faizan Ahmed

Computer Vision Engineer @ NSAi
We can improve the accuracy of the Ai model by following conventional methods: 1. Enhance data quality and quantity. 2. Feature engineering. 3. Hyperparameter tuning. 4. Cross validation. 5. Handle class imbalance.

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2 Complexité du modèle

La complexité de votre modèle d’IA doit correspondre à la complexité du problème à résoudre. Si votre modèle est trop simple, il peut ne pas capturer les modèles sous-jacents dans les données, ce qui entraîne de mauvaises prédictions. À l’inverse, un modèle trop complexe peut sursajuster, performant sur les données d’entraînement mais médiocre sur les données invisibles. Pour trouver le bon équilibre, envisagez des techniques telles que la validation croisée pour ajuster la complexité de votre modèle et les méthodes de régularisation pour éviter le surapprentissage.

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Vinay Adusumilli

Actively Seeking Software Engineer Internship || Ex-Cognizant Software Engineer || MSc Advanced Computer Science
Start Simple: Begin with a simpler model and gradually increase complexity. For instance, start with linear models before moving to more complex ones like decision trees or neural networks. Compare Models: Evaluate multiple models with varying complexity to identify the best fit for the problem at hand.

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3 Réglage des hyperparamètres

Les hyperparamètres sont les paramètres qui régissent le processus d’apprentissage de votre modèle d’IA. Ils peuvent avoir un impact significatif sur la précision des prédictions. Le réglage manuel peut prendre du temps et être imprécis. Utilisez plutôt des méthodes automatisées telles que la recherche par grille ou la recherche aléatoire pour explorer systématiquement différentes combinaisons d’hyperparamètres. Cela peut vous aider à découvrir les paramètres optimaux qui conduisent à des prédictions plus précises.

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4 Méthodes d’ensemble

Les méthodes d’ensemble combinent plusieurs modèles pour améliorer la précision des prédictions. Si votre modèle autonome a des difficultés, envisagez d’utiliser des techniques telles que l’ensachage ou le boosting. L’ensachage réduit la variance en faisant la moyenne des prédictions de plusieurs modèles entraînés sur différents sous-ensembles de données. Le boosting séquentiel entraîne les modèles à corriger les erreurs des précédents. Ces approches peuvent conduire à un système d’IA plus robuste et plus précis.

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5 Apprentissage continu

Les modèles d’IA peuvent devenir obsolètes à mesure que le monde change autour d’eux. La mise en place d’un système d’apprentissage continu permet à votre modèle de s’adapter dans le temps. En lui fournissant de nouvelles données et en les réentraînant périodiquement, vous pouvez vous assurer qu’elles restent pertinentes et maintiennent une grande précision de prédiction. Cette approche permet à votre modèle d’évoluer avec les données, réduisant ainsi le risque que ses prédictions deviennent obsolètes et inexactes.

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Vinay Adusumilli

Actively Seeking Software Engineer Internship || Ex-Cognizant Software Engineer || MSc Advanced Computer Science
Continuous learning helps in identifying and mitigating biases that might have crept into the model over time. Regularly updating the model with diverse data ensures a more balanced and fair AI system.

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6 Boucles de rétroaction

L’établissement de boucles de rétroaction peut améliorer la précision des prédictions de l’IA en utilisant des résultats réels pour affiner votre modèle. Lorsque votre modèle effectue une prédiction, comparez le résultat avec la prédiction et utilisez ces informations pour effectuer des ajustements. Ce processus d’apprentissage des erreurs et des succès est crucial pour améliorer les performances au fil du temps. Considérez-le comme un cycle d’auto-amélioration qui affine continuellement les capacités prédictives de votre modèle d’IA.

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Vinay Adusumilli

Actively Seeking Software Engineer Internship || Ex-Cognizant Software Engineer || MSc Advanced Computer Science
Develop automated processes to handle feedback data efficiently. This includes cleaning, preprocessing, and integrating new data into the model training pipeline. Use machine learning operations (MLOps) practices to streamline this process.

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1 Qualité des données

2 Complexité du modèle

3 Réglage des hyperparamètres

4 Méthodes d’ensemble

5 Apprentissage continu

6 Boucles de rétroaction

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