Définition
L'évaluation du modèle est le processus d'évaluation des performances d'un modèle d'apprentissage automatique sur des données invisibles à l'aide de mesures telles que l'exactitude, la précision, le rappel ou le score F1.
Interet
L'objectif est de valider les performances du modèle, de détecter le surapprentissage et de garantir sa fiabilité avant son déploiement. Cela prouve que les modèles atteignent les objectifs fixés.
Importance
- Garantit que les modèles se généralisent au-delà des données de formation.
- Guide les améliorations en matière de conception et de formation.
- Aide à comparer les algorithmes concurrents.
- Soutient la responsabilité réglementaire et éthique.
Aide
- Divisez les données en ensembles d’entraînement, de validation et de test.
- Entraîner le modèle sur les données d'entraînement.
- Évaluer les prédictions sur les données de test à l’aide de métriques.
- Analyser les erreurs et les biais.
- Itérer pour améliorer les performances.
Exemples (monde réel)
- Concours Kaggle : modèles évalués avec des ensembles de tests retenus.
- IA dans le domaine de la santé : modèles évalués pour leur sensibilité et leur spécificité.
- IA de conduite autonome : évaluée avec des scénarios de conduite réels.
Références / Lectures complémentaires
- Han et al. Apprentissage automatique : une perspective probabiliste. MIT Press.
- Cadre de gestion des risques liés à l'IA du NIST.
- Transactions IEEE sur l'analyse des modèles et l'intelligence artificielle.
- Guide du débutant pour l'évaluation de grands modèles linguistiques
