Le surapprentissage constitue un défi majeur dans le domaine de l'apprentissage automatique. Ce phénomène se produit lorsqu'un modèle apprend trop bien les données d'entraînement, au point de perdre sa capacité à généraliser sur de nouvelles données. Comprendre et résoudre ce problème a une influence sur la performance et la fiabilité des systèmes d'intelligence artificielle dans de nombreux secteurs.
💡Cet article explore les aspects fondamentaux du concept de surapprentissage et présente des stratégies efficaces pour le réduire. Il examine également les méthodes pour évaluer et surveiller ce phénomène tout au long du processus de développement de modèles d'intelligence artificielle. A travers cet article, vous allez pouvoir apprendre les bases pour créer des modèles plus robustes et plus performants, capables de s'adapter à des situations du monde réel !
Les fondamentaux du surapprentissage
Qu'est-ce que l'overfitting ?
Le surapprentissage est un phénomène courant en apprentissage automatique. Il se produit lorsqu'un modèle apprend trop bien les particularités des données d'entraînement, au point de perdre sa capacité à généraliser sur de nouvelles données (voir [1]). En d'autres termes, le modèle devient trop spécialisé dans la capture des "excentricités" et du bruit présents dans le jeu de données d'entraînement (voir [2]).
Pour mieux comprendre ce concept, imaginons un chef cuisinier apprenant une nouvelle recette. Le chef - qui représente le surapprentissage dans notre exemple - mémorise méticuleusement chaque détail de la recette, y compris les mesures et les étapes précises. Il peut reproduire le plat exactement tel qu'il est écrit, mais a du mal à s'adapter face à de légères variations ou des ingrédients inattendus (voir [2]).
Pourquoi le surapprentissage est-il problématique ?
Le surapprentissage pose problème car il compromet la capacité du modèle à bien fonctionner sur de nouvelles données. Un modèle surajusté présente un taux de succès très élevé sur les données d’entraînement, pouvant atteindre jusqu’à 100%, mais au détriment de ses performances générales réelles. Lorsque ces modèles sont déployés en production, ils peuvent rencontrer des difficultés si les résultats réels ne correspondent pas aux attentes, ce qui est un signe de surapprentissage.
Ce phénomène peut résulter d’un manque d’adéquation entre la complexité du modèle et le dimensionnement du jeu de données. Les causes courantes incluent :
- Un faible volume de données d’entraînement
- Une quantité importante d’informations non pertinentes dans le jeu de données
- Un entraînement orienté seulement sur un échantillonnage de données
- Un modèle trop complexe (voir [3])
Exemple(s) concrets de surapprentissage
Pour illustrer le surapprentissage, prenons l'exemple d'un modèle estimant la taille moyenne d'un homme en fonction de son âge. Un modèle surajusté, entraîné avec la taille moyenne par âge, pourrait prédire qu'un même adolescent de 13 ans mesure 165 cm, puis 162,5 cm à 14 ans, et 168 cm à 15 ans - en s'appuyant sur des moyennes. Cette courbe détaillée ne repose sur aucun fondement scientifique et reproduit trop fidèlement chaque échantillon d'entraînement qui a été donné au modèle plutôt que de dresser des tendances généralisées.
Pour détecter le surapprentissage, on compare généralement les performances du modèle sur le jeu d'entraînement et sur un jeu de test distinct. Un modèle dont les performances sont largement inférieures sur le jeu de test aura très certainement subi un surapprentissage.
Stratégies de réduction du surapprentissage
Pour combattre le surapprentissage, les professionnels des données disposent d’un arsenal de techniques plutôt efficaces. Ces stratégies visent à améliorer la capacité de généralisation des modèles d’apprentissage automatique.
Pour industrialiser ces stratégies de réduction du surapprentissage, il est important d'intégrer des solutions comme Saagie dans le cadre de projets d'apprentissage automatique pour optimiser la gestion du cycle de vie des modèles et anticiper ces problèmes.
Réduction de la complexité du réseau de neurones
La simplicité est souvent la clé pour éviter le surapprentissage. Un modèle moins complexe a moins de chances de s'adapter excessivement aux données d'entraînement. Pour y parvenir, on peut :
- Sélectionner judicieusement les caractéristiques les plus pertinentes, en éliminant celles qui n'apportent pas de valeur significative.
- Réduire le nombre de couches et de neurones dans les réseaux de neurones.
- Choisir des modèles plus simples qui conviennent à la majorité des applications.
Techniques de régularisation
Les méthodes de régularisation jouent un rôle important dans la réduction de la complexité globale du modèle. Elles permettent de trouver un équilibre entre performance et généralisation. Parmi ces techniques, on trouve :
- La régularisation L1 (Lasso) et L2 (Ridge) qui pénalisent les coefficients trop élevés.
- Le dropout pour les réseaux de neurones, qui consiste à ignorer aléatoirement certaines unités pendant l'entraînement.
- L'arrêt précoce (early stopping) qui interrompt l'entraînement lorsque les performances sur l'ensemble de validation commencent à se dégrader.
Augmentation et diversification des données
L'augmentation de la taille et de la diversité du jeu de données est une stratégie puissante pour lutter contre le surapprentissage. Voici comment procéder :
- Collecter davantage de données réelles lorsque c'est possible.
- Utiliser des techniques d'augmentation de données pour créer des variations synthétiques réalistes :
- Pour les images : rotation, recadrage, modification de la luminosité.
- Pour le texte : paraphrase, remplacement de mots.
- Pour l'audio : changement de vitesse, variation de ton.
- Pour les données tabulaires : perturbation des valeurs numériques, encodage one-hot.
Ces stratégies, combinées à d'autres techniques comme la validation croisée et l'optimisation des hyperparamètres, permettent de créer des modèles plus robustes et plus performants sur de nouvelles données.
Évaluation et surveillance du surapprentissage
L'évaluation et la surveillance du surapprentissage sont essentielles pour garantir la performance et la généralisation des modèles d'apprentissage automatique. Ces processus permettent de s'assurer que le modèle fonctionne de manière satisfaisante dans des conditions réelles et qu'il est capable de généraliser au-delà des données d'entraînement.
Méthodes de validation
La validation croisée est une technique avancée largement utilisée pour évaluer les modèles d'apprentissage automatique. Elle consiste à diviser les données en k sous-ensembles, ou plis. Le modèle est ensuite entraîné k fois, en utilisant à chaque fois k-1 sous-ensembles pour l'entraînement et un sous-ensemble différent pour la validation Cette approche permet d'obtenir une estimation plus robuste des performances du modèle.
La validation croisée stratifiée est une variante particulièrement utile pour les jeux de données déséquilibrés. Elle garantit que chaque ensemble contient approximativement la même proportion de chaque classe que l'ensemble de données complet.
Une autre méthode couramment utilisée est la division des données en ensembles d'entraînement et de test. Cette approche simple permet d'utiliser une partie des données pour entraîner le modèle et l'autre pour analyser ses performances.
Métriques de performance
Pour quantifier les performances d'un modèle, diverses métriques sont utilisées en fonction du type de tâche (classification, régression, etc.). Parmi les métriques courantes, on trouve la précision, le rappel, le score F1 et l'erreur quadratique moyenne.
La matrice de confusion est également un outil précieux pour évaluer les performances des modèles de classification. Elle permet de visualiser les vrais positifs, vrais négatifs, faux positifs et faux négatifs, offrant ainsi une vue d'ensemble de la précision du modèle.
Outils de visualisation
Les courbes d'apprentissage sont des outils visuels puissants pour analyser les performances du modèle. Elles permettent de tracer les performances du modèle en fonction de la taille de l'ensemble d'entraînement, aidant ainsi à comprendre comment l'ajout de données affecte les performances.
Pour détecter le surapprentissage, il est également très important de comparer la perte (loss) entre les données d'entraînement et les données de validation. Lorsqu'un surapprentissage se produit, la perte augmente et la perte des données de validation devient significativement plus importante que celle des données d'entraînement.
En surveillant ces métriques et en utilisant ces outils de visualisation, les Data Scientists peuvent identifier et corriger le surapprentissage, assurant ainsi que leurs modèles sont robustes et performants sur de nouvelles données.
Conclusion
Le surapprentissage représente un défi majeur dans le domaine de l'apprentissage automatique, avec une influence considérable sur la fiabilité et la performance des modèles. Cet article a exploré les aspects fondamentaux du surapprentissage, présenté des stratégies efficaces pour le réduire et examiné les méthodes pour l'évaluer et le surveiller. La compréhension de ce phénomène et l'application des techniques appropriées sont essentielles pour créer des modèles robustes et performants.
En fin de compte, la lutte contre le surapprentissage est un processus continu qui nécessite une approche équilibrée. En combinant des stratégies telles que la réduction de la complexité du modèle, les techniques de régularisation et l'augmentation des données, vous pouvez améliorer considérablement la capacité de généralisation de vos modèles. Une surveillance constante et l'utilisation d'outils d'évaluation appropriés vous permettront de garantir que les modèles restent performants et fiables dans des situations du monde réel.
Références
[1] - https://www.actuia.com/faq/quest-ce-que-le-surapprentissage/
[2] - https://www.picsellia.fr/post/comprendre-overfitting-machine-learning
[3] - https://blog.fandis.com/fr/sci-fa-fr/quest-ce-que-le-surapprentissage-dans-lapprentissage-automatique/
[4] - https://blent.ai/blog/a/surapprentissage-comment-eviter
[5] - https://larevueia.fr/7-methodes-pour-eviter-loverfitting/
[6] - https://www.innovatiana.com/post/data-augmentation-for-ai
[7] - https://www.innovatiana.com/post/how-to-evaluate-ai-models
[8] - https://www.saagie.com/fr/blog/machine-learning-comment-evaluer-vos-modeles-analyses-et-metriques/
