Introduction à l’intelligence artificielle - 4 - Modéliser (2)

Summary

Dans cette présentation, l'orateur explique les dilemmes rencontrés lors de la modélisation prédictive, en particulier dans le domaine de la classification. Il explore les compromis entre précision et rappel, en soulignant l'importance de ces choix dans des situations critiques, comme le diagnostic médical. Il aborde également les concepts de sur-apprentissage et sous-apprentissage, illustrant comment la complexité du modèle peut nuire à sa capacité de généralisation. L'orateur conclut en insistant sur la responsabilité du modeleur et introduit l'apprentissage automatique comme une solution pour lutter contre le sur-apprentissage.

Takeaways

• 😀 La modélisation prédictive et l'intelligence artificielle visent à externaliser la prise de décision, mais cela reste un défi car l'utilisateur doit encore faire des choix importants.
• 😀 Dans les modèles de classification, l'utilisateur doit faire un compromis entre la précision et le rappel, deux valeurs essentielles mais opposées.
• 😀 La précision mesure la proportion de vraies prédictions positives parmi les prédictions positives du modèle, tandis que le rappel mesure la proportion de vrais positifs identifiés parmi tous les positifs réels.
• 😀 Une augmentation de la précision entraîne une baisse du rappel, et vice versa, créant un dilemme entre ces deux critères.
• 😀 Les erreurs de type 1 (faux positifs) et de type 2 (faux négatifs) n'ont pas les mêmes conséquences, et leur poids doit être pris en compte dans le choix entre précision et rappel.
• 😀 Un exemple concret est celui du diagnostic médical, où une erreur de type 1 (faux positif) peut entraîner des tests inutiles, tandis qu'une erreur de type 2 (faux négatif) peut avoir des conséquences fatales en ne détectant pas une maladie.
• 😀 Le choix du compromis entre précision et rappel dépend des conséquences des erreurs dans chaque domaine d'application, comme la médecine.
• 😀 Le sur-apprentissage (overfitting) se produit lorsque le modèle devient trop complexe et capte des motifs qui n'existent pas dans les données réelles, entraînant une mauvaise généralisation.
• 😀 Le sous-apprentissage (underfitting) se produit lorsque le modèle est trop simple et ne capte pas suffisamment les nuances des données.
• 😀 Pour éviter le sur-apprentissage, il est essentiel de diviser l'échantillon dès le début du projet en un ensemble de test pour valider le modèle sur des données non utilisées pendant son apprentissage.
• 😀 En conclusion, le modeleur doit constamment prendre des décisions cruciales, notamment entre la précision et le rappel, et le sur-apprentissage et le sous-apprentissage, qui auront un impact majeur sur le modèle tout au long de son utilisation.

Q & A

Qu'est-ce que l'objectif de la modélisation prédictive et de l'intelligence artificielle selon le script ?

L'objectif est d'externaliser la responsabilité de la décision vers la machine, mais cela n'est pas aussi simple, car l'utilisateur du modèle doit toujours faire des choix importants.

Quel compromis l'utilisateur doit-il faire lors de l'utilisation d'un modèle de classification ?

L'utilisateur doit faire un compromis entre deux valeurs importantes : la précision et le rappel.

Qu'est-ce qu'une matrice de confusion ?

Une matrice de confusion est un tableau qui montre les résultats d'un modèle de classification en comparant les prédictions du modèle avec la vérité réelle.

Quelles sont les deux erreurs principales qui peuvent être commises par un modèle de classification ?

Les erreurs principales sont les faux positifs (erreur de type 1) et les faux négatifs (erreur de type 2).

Quelle est la différence entre la précision et le rappel dans un modèle de classification ?

La précision mesure la proportion de prédictions positives correctes parmi toutes les prédictions positives, tandis que le rappel mesure la proportion des vrais positifs dans l'ensemble des vrais positifs.

Pourquoi est-il important de bien équilibrer la précision et le rappel ?

Il est important de bien équilibrer la précision et le rappel car ces deux valeurs sont antinomiques et l'augmentation de l'une se fait au détriment de l'autre. Le choix entre les deux dépend du contexte et des conséquences des erreurs.

Quel exemple est donné pour illustrer les conséquences des erreurs de type 1 et de type 2 ?

L'exemple donné est celui du diagnostic médical : une erreur de type 1 (faux positif) peut entraîner des tests supplémentaires, tandis qu'une erreur de type 2 (faux négatif) peut conduire à l'absence de traitement, avec des conséquences graves.

Qu'est-ce que le sur-apprentissage et pourquoi est-il un problème dans la modélisation prédictive ?

Le sur-apprentissage se produit lorsque le modèle s'adapte trop spécifiquement aux données d'entraînement, capturant des motifs qui n'existent pas dans le monde réel. Cela empêche le modèle de généraliser correctement, ce qui compromet son efficacité.

Quelles sont les conséquences du sur-apprentissage et comment peut-on l'éviter ?

Les conséquences du sur-apprentissage sont la perte de la capacité de généralisation du modèle. Pour l'éviter, il est courant de réserver un échantillon de test dès le début du projet pour vérifier la performance du modèle sur des données non utilisées pour son entraînement.

Que sont les dilemmes de biais et de variance dans le cadre de l'apprentissage automatique ?

Le biais et la variance sont des concepts opposés : un faible biais implique une meilleure généralisation, mais peut entraîner un plus grand écart avec les données d'entraînement (variance élevée). Trouver un compromis entre ces deux est essentiel pour éviter les problèmes de sur-apprentissage et sous-apprentissage.