Formation de Machine Learning Engineer : développer et déployer des modèles prédictifs

La construction de modèles prédictifs est un processus itératif. En fait, un modèle est créé à partir d’une hypothèse initiale, puis affiné jusqu’à ce qu’il produise un résultat commercial valable.

Le développement et déploiement présente de nombreux défis. En fait, de nombreuses organisations manquent d’infrastructure technique intégrée pour déployer le modèle entre différents départements et unités commerciales. Ces défis incluent également des données dans différentes sources de données, la nécessité d’intégrer le modèle dans différentes applications. De fait, découvrez les rudiments du développement et du déploiement des modèles prédictifs pour un Machine Learning Engineer.

Étapes du développement de modèles prédictifs

Outre l’expertise en matière de données et de statistiques, les créateurs de modèles prédictifs doivent avoir une solide compréhension des opérations commerciales, d’une organisation et du secteur concurrencée. Les étapes suivantes vont faciliter le développement et l’utilisation des modèles prédictifs.

  • Définir le modèle d’analyse prédictive à créer. Dans cette étape, il faut déterminer quels processus commerciaux seront analysés et quels sont les résultats commerciaux souhaités.
  • Identifier les données nécessaires et savoir leur emplacement, leur disponibilité et leur état actuel. Une fois que ces informations sont connues, il faut nettoyer les données.
  • Après cette étape, il faut établir l’hypothèse, puis construire le modèle de test. L’objectif consiste à inclure et à exclure différentes variables et différents facteurs. Par la suite, il faut tester le modèle avec des données historiques pour voir si les résultats produits par le modèle confirment l’hypothèse.
  • Pour que le modèle ait de la valeur, il faut l’intégrer dans le processus opérationnel afin qu’il puisse être utilisé pour atteindre le résultat. Et pour couronner le tout, il convient de surveiller le modèle et de mesurer son efficacité à continuer à produire le résultat souhaité.

Comme indiqué dans l’introduction, le parcours de développement d’un modèle prédictif peut être semé d’embûches, mais il est possible de devenir expert en suivant une formation de machine learning engineer.

Comment déployer des modèles prédictifs pour un ingénieur en machine learning ?

Le déploiement de modèles prédictifs pour un machine learning engineer permet de mettre en œuvre des résultats d’analyse dans le processus décisionnel quotidien. Cela permet d’automatiser le processus décisionnel.

Un modèle prédictif est généralement validé pour s’assurer que les prédicateurs utilisés ne posent pas de problèmes juridiques. Il en va de même pour la validation des distributions, des algorithmes analytiques et des scores de pré-déploiement. Une fois le modèle validé, il est mis en production en mettant en place un système de notation. Dans ce cas, le modèle sera appliqué à de nouvelles données qui n’ont pas de variable dépendante.

En ce qui concerne les modèles ayant un impact sur les décisions commerciales, il faut mettre en œuvre un système de planification opérationnelle ou de traitement des transactions. Les modèles prédictifs déployés sont également surveillés pour les performances du modèle. 

Généralement, ils sont publiés à plusieurs reprises dans un environnement de production et les performances du modèle diminuent au fil du temps. Les organisations ont un processus intégré pour détecter systématiquement la réduction des performances dans les modèles déployés afin de trouver des modèles obsolètes et d’en créer de nouveau.

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