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Principales étapes d'un projet en Machine Learning

Un projet de Machine Learning suit plusieurs étapes clés afin d'assurer une approche structurée et reproductible. Voici les principales étapes :

1. Définition du problème​

  • Objectif : Comprendre et formuler clairement le problème à résoudre.
  • Tâches :
    • Identification du type de problème : classification, régression, clustering, etc.
    • Définition des métriques d'évaluation (ex : accuracy, RMSE, AUC, etc.).
    • Identification des contraintes et ressources disponibles (données, temps, matériel).

2. Collecte des données​

  • Objectif : Rassembler les données nécessaires au projet.
  • Sources possibles :
    • Bases de données internes.
    • API externes.
    • Open data (ex : Kaggle, UCI Machine Learning Repository).
    • Web scraping.

3. Préparation des données​

  • Objectif : Nettoyer et transformer les données pour qu'elles soient exploitables.
  • Tâches :
    • Gestion des valeurs manquantes.
    • Élimination des doublons.
    • Transformation des variables (encodage, normalisation, standardisation).
    • Feature engineering (création de nouvelles variables).
    • Division des données en ensemble d'entraînement et de test.

4. Exploration des données (EDA - Exploratory Data Analysis)​

  • Objectif : Comprendre les caractéristiques des données.
  • Techniques :
    • Visualisation des distributions de variables (histogrammes, boxplots).
    • Analyse des corrélations entre variables.
    • Détection des outliers.
    • Analyse des relations entre les variables (scatter plots, heatmaps).

5. Modélisation​

  • Objectif : Choisir et entraîner un modèle de Machine Learning.
  • Tâches :
    • Sélection des algorithmes (ex : régression linéaire, arbres de décision, SVM, réseaux de neurones).
    • Entraînement du modèle.
    • Optimisation des hyperparamètres (Grid Search, Random Search).

6. Évaluation du modèle​

  • Objectif : Mesurer les performances du modèle avec les métriques choisies.
  • Tâches :
    • Utilisation de l'ensemble de test pour évaluer le modèle.
    • Comparaison des performances entre plusieurs modèles.
    • Validation croisée pour s'assurer de la généralisation du modèle.

7. Déploiement​

  • Objectif : Mettre le modèle en production pour des prédictions réelles.
  • Outils courants : Flask, FastAPI, Docker, Kubernetes.
  • Tâches :
    • Création d'une API.
    • Intégration du modèle dans une application.
    • Surveillance des performances et maintenance du modèle.

8. Amélioration continue​

  • Objectif : Améliorer les performances du modèle au fil du temps.
  • Tâches :
    • Collecte de nouvelles données pour réentraîner le modèle.
    • Tests de nouveaux algorithmes ou techniques.
    • Surveillance des dérives (concept drift).