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Bonnes pratiques en Machine Learning et IA

1. Les fondamentaux avant tout​

  • Comprenez les concepts de base : apprentissage supervisé/non supervisé, régression linéaire et logistique, fonctions de perte, etc.
  • Maitrisez les mathématiques sous-jacentes : algèbre linéaire, calcul différentiel et statistiques.

2. Les données avant les modèles​

  • La qualité des données est plus importante que le choix du modèle.
  • Apprenez à nettoyer, prétraiter et enrichir vos données.

3. Comprendre le problème métier​

  • Identifiez clairement l’objectif du projet avant de choisir des algorithmes ou de préparer les données.
  • Communiquez vos résultats avec des recommandations concrètes pour les parties prenantes.

4. La puissance de l’analyse exploratoire (EDA)​

  • Utilisez des visualisations pour découvrir des patterns, anomalies, et relations dans vos données.
  • Les graphiques (boîtes à moustaches, histogrammes, etc.) facilitent la communication avec des non-techniciens.

EDA

5. Feature engineering​

  • Créez des variables pertinentes à partir des données brutes pour améliorer les performances des modèles.
  • Exploitez l’expertise métier pour identifier des caractéristiques utiles.

8. Évitez l’obsession des algorithmes​

  • Les modèles complexes ne sont pas toujours meilleurs.
  • Privilégiez des modèles simples mais interprétables, surtout dans des contextes exigeants comme la santé ou la finance.

9. Aucun modèle universel​

  • Expérimentez avec différents algorithmes et optez pour celui qui correspond le mieux à vos données et objectifs.

10. Apprenez à valider vos modèles​

  • Comprenez le compromis biais-variance pour éviter le surapprentissage ou le sous-apprentissage.
  • Utilisez des techniques comme la validation croisée.

11. Généralisez avant de vous spécialiser​

  • Commencez par les bases avant de plonger dans des sous-domaines spécifiques (réseaux de neurones, computer vision, etc.).
  • Travaillez sur des projets concrets pour développer vos compétences.

12. La collaboration est clé​

  • Travaillez en équipe avec des ingénieurs, développeurs, experts métiers, etc.
  • Apprenez des outils de gestion de version comme git et documentez bien votre travail.

14. Explorez d’autres rôles en IA​

  • Considérez des rôles alternatifs comme ingénieur en données, MLOps, analyste, ou gestionnaire de produits en IA.

15. Construisez votre réseau​

  • Le succès passe souvent par le réseautage.
  • Participez à des hackathons, des événements de réseautage, ou collaborez sur des projets open source.

Conclusion​

L’apprentissage automatique est un domaine vaste et exigeant mais passionnant. Investissez dans vos compétences, restez curieux et connecté, et souvenez-vous que chaque projet est une opportunité d’apprendre.

Source: Video de Infinite Codes