[{"data":1,"prerenderedAt":18},["ShallowReactive",2],{"article":3},{"id":4,"category":5,"slug":6,"title":7,"image":8,"page_image":9,"published_at":10,"updated_at":11,"meta_title":12,"meta_description":13,"meta_keywords":14,"content":15,"tags":16,"faqs":17},145,"blog","fr-evaluating-ml-based-models-main-metrics-and-methods","Évaluation des modèles basés sur l'IA : Principales métriques et méthodes","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/previews/23-1-s-trusted-proxy-website-evaluating-ml-based-models-main-metrics-and-methods-cover-e4738315-40a7-4f91-9619-30cba1ff5bf0.webp","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/covers/23-1-b-trusted-proxy-website-evaluating-ml-based-models-main-metrics-and-methods-cover-7dd601ed-ac13-4f7d-ae8f-7e2893c8d651.webp","2025/01/07","2024/12/27","Comment évaluer la performance d'un modèle d'apprentissage automatique ?","Métriques et méthodes d'évaluation des modèles pilotés par l'IA. Les meilleurs proxies de datacenter par Dexodata, écosystème éthique, comme outil pour un apprentissage automatique précis.","best datacenter proxies, buy residential and mobile proxies, buy https proxy list","\u003C!DOCTYPE html PUBLIC \"-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN\" \"http://www.w3.org/TR/REC-html40/loose.dtd\">\n\u003C?xml encoding=\"utf-8\"?>\u003Chtml>\u003Cbody>\u003Cp>\u003Cem>\u003Cstrong>Contenu de l'article :\u003C/strong>\u003C/em>\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor1\">Qu'est-ce que l'évaluation en apprentissage automatique ?\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor2\">Comment collecter des données pour l'apprentissage automatique de manière appropriée ?\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor3\">Quelles sont les métriques d'apprentissage automatique ?\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor4\">Comment mesurer la performance d'un modèle d'apprentissage automatique ?\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor5\">Comment mesurer la précision d'un modèle d'apprentissage automatique ?\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor6\">Qu'est-ce que la matrice de confusion ?\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor6\">Évaluation de l'apprentissage automatique et les meilleurs proxies de datacenter par Dexodata</a\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Les technologies impliquant l'intelligence artificielle constituent une part significative du portefeuille des entreprises modernes. Des enquêtes montrent que \u003Ca href=\"https://www.zippia.com/advice/machine-learning-statistics/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">la moitié des entreprises utilisent l'IA\u003C/a> pour au moins un but corporatif, et la plupart d'entre elles ont réussi dans l'analyse pilotée par l'IA. Basé sur des ensembles de données spécialement sélectionnés, l'apprentissage automatique nécessite les meilleurs proxies de datacenter, adresses IP résidentielles ou 4G/LTE. Dexodata, en tant qu'infrastructure fiable pour élever le niveau de l'analyse des données, offre un accès à des solutions intermédiaires acquises et maintenues de manière éthique pour les besoins des entreprises et des startups. Un essai gratuit de proxy est disponible avec un tableau de bord complet, un ciblage géographique et des méthodes compatibles avec l'API.\u003C/p>\n\u003Cp>Considérant la \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/12-most-intriguing-applications-of-ai-you-need-to-know-about-in-2023\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">gamme de domaines tirant parti des algorithmes basés sur l'IA\u003C/a>, la nécessité d'acheter des proxies résidentiels et mobiles pour l'apprentissage automatique est explicable. Aujourd'hui, nous clarifions l'évaluation de l'efficacité des modèles orientés vers l'apprentissage automatique.\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Ca name=\"anchor1\">\u003C/a>Qu'est-ce que l'évaluation en apprentissage automatique ?\u003C/h2>\n\u003Cp>Les principaux objectifs de toute technologie améliorée par l'IA peuvent être réduits à la crédibilité des actions suivantes :\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Sélection des détails d'information requis à partir d'ensembles donnés\u003C/li>\n\u003Cli>Catégorisation des éléments\u003C/li>\n\u003Cli>Détection des interrelations entre les catégories\u003C/li>\n\u003Cli>Mise en œuvre de logiques révélées pour le traitement de nouveaux volumes d'informations.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https://www.obviously.ai/post/machine-learning-model-performance\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Une précision de 70 % à 90 % est acceptable pour des mécanismes neuronaux fiables\u003C/a>, selon le domaine d'application. Ces chiffres sont inférieurs au temps de disponibilité des listes de proxies HTTPS que l'on achète pour des besoins SEO ou de scraping. L'échelle technologique globale, cependant, permet une telle disparité.\u003C/p>\n\u003Cp>L'évaluation de l'apprentissage automatique signifie choisir et appliquer des métriques particulières reflétant les niveaux de précision, de performance, d'évolutivité et de fiabilité des processus en cours.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"text-align: center;\">\u003Cimg src=\"https://blog.dexodata.com/storage/uploads/images/145/23-1-geo-targeted-proxies-evaluating-ml-based-models-main-metrics-and-methods-pic-1-48047cdf-9319-455b-8980-ffe8f15e2a89.png\" alt=\"Comment évaluer la performance d'un modèle d'apprentissage automatique ?\" width=\"1032\" height=\"491\">\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor2\">\u003C/a>Comment collecter des données pour l'apprentissage automatique de manière appropriée ?\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>La collecte de données sur le web à travers les meilleurs proxies de datacenter précède la phase d'instruction principale. Les outils de scraping applicables varient. Ceux-ci peuvent être des ensembles de bibliothèques Python urllib.request et BeautifulSoup ou Requests-HTML et Pandas, etc. \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/using-java-for-data-scraping-and-harvesting-on-the-web\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Utiliser Java pour collecter des informations web\u003C/a> est également une pratique courante. La quête principale consiste à sélectionner les valeurs et les caractéristiques que nous voulons qu'une machine traite.\u003C/p>\n\u003Cp>La prochaine étape implique une séparation obligatoire des connaissances internet obtenues en trois ensembles :\u003C/p>\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 92.6183%; height: 218px;\" border=\"1\">\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr style=\"height: 38px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 30.033%; text-align: center; height: 38px;\">Type d'ensemble de données\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 69.967%; text-align: center; height: 38px;\">\u003Cstrong>Description\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 60px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 30.033%; height: 60px;\">Entraînement\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 69.967%; height: 60px;\">L'IA absorbe du texte ou des visuels lisibles par machine, apprend à définir des paramètres et à prédire des modèles futurs en fonction de ceux-ci\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 60px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 30.033%; height: 60px;\">Validation\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 69.967%; height: 60px;\">Les développeurs configurent les hyperparamètres via l'optimisation bayésienne, la recherche par grille, etc. et comparent des modèles distincts\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 60px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 30.033%; height: 60px;\">Test\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 69.967%; height: 60px;\">L'outil basé sur l'IA travaille avec de nouveaux ensembles d'informations tandis que les ingénieurs estiment son efficacité totale\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp>\u003Cstrong>La validation croisée\u003C/strong> est utile pour les phases deux et trois. Cela signifie un travail récurrent avec différents sous-ensembles de données pour éliminer le biais de la randomisation. La condition imposée est d'acheter des proxies résidentiels et mobiles en quantités suffisantes pour une \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/why-dexodata-implements-aml-and-kyc-policies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">collecte d'informations en ligne. La conformité stricte aux politiques AML/KYC\u003C/a> facilite l'application future des systèmes algorithmiques basés sur l'IA. Des métriques correctement sélectionnées sont cruciales pour une évaluation distincte.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor3\">\u003C/a>Quelles sont les métriques d'apprentissage automatique ?\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cstrong>Métriques\u003C/strong> sont des paramètres montrant l'efficacité de l'apprentissage automatique. Les analystes de données utilisent les métriques de manière intégrée, car elles se complètent pour obtenir un état objectif du modèle piloté par l'IA.\u003C/p>\n\u003Cp>Les imperfections révélées influencent les actions de réglage ultérieures. Qu'il soit crucial d'acheter \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/data-enrichment-with-geo-targeted-proxies-general-overview\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">des listes de proxies HTTPS pour un enrichissement de données ultérieur\u003C/a> ou d'appliquer des ensembles d'informations existants. La précision agit ici comme une partie particulière de l'estimation de la performance complexe. Sa mesure repose sur la méthode de classification du modèle, tandis que la méthode d'évaluation du modèle est généralement utilisée pour surveiller la performance. Ces concepts et leurs indicateurs sont interconnectés entre eux et avec la séparation des ensembles de données mentionnée précédemment.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor4\">\u003C/a>Comment mesurer la performance d'un modèle d'apprentissage automatique ?\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>L'évaluation du modèle d'apprentissage automatique comprend l'observation interne et externe. La première a lieu pendant la phase d'entraînement, tandis que la seconde opère après son déploiement. Il est nécessaire d'\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/datacenter-proxies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">acheter les meilleurs proxies de datacenter provenant d'écosystèmes éthiques\u003C/a> pour accéder à des informations géographiquement déterminées à partir de sites cibles pour des vérifications de performance récurrentes.\u003C/p>\n\u003Cp>L'évaluation du modèle repose sur les métriques suivantes :\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Rappel\u003C/strong>, nombre de cas identifiés avec succès (par exemple, descriptions et dates pour les systèmes de scraping automatisés, visages humains pour la vision par ordinateur, etc).\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Précision\u003C/strong>, quantité d'éléments qui ont été correctement prédits par l'algorithme entraîné.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Score F1\u003C/strong>, ratio des caractéristiques précédentes.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>D'autres métriques évaluées par la performance sont également courantes pour la classification des modèles, c'est pourquoi nous les décrivons davantage.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"text-align: center;\">\u003Cimg src=\"https://blog.dexodata.com/storage/uploads/images/145/23-1-geo-targeted-proxies-evaluating-ml-based-models-main-metrics-and-methods-pic-2-72f23e11-5ade-49c4-acd5-a22ac1fb87cc.png\" alt=\"Comment évaluer la performance d'un modèle d'apprentissage automatique ?\" width=\"1032\" height=\"491\">\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor5\">\u003C/a>Comment mesurer la précision d'un modèle d'apprentissage automatique ?\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cstrong>Précision\u003C/strong> montre la part des \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/how-to-detect-entities-in-html-using-nlp\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">entités détectées avec succès par un modèle NLP\u003C/a> ou des catégories et des balises prédites sur leur nombre total. C'est une mesure de la capacité globale de l'apprentissage automatique à détecter des classes d'informations que le modèle traite.\u003C/p>\n\u003Cp>La recherche de classes, leur étiquetage et la prédiction de l'affiliation de nouvelles formes à des groupes particuliers forment l'essence de la précision. Elle est mesurée par la classification du modèle. Peu importe que les données structurées ou brutes soient affectées, la liste de proxies HTTPS que vous achetez pour travailler ou SOCKS5.\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/Sensitivity_and_specificity\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cstrong>Spécificité et sensibilité\u003C/strong> sont des métriques de classification uniques\u003C/a>. Ce sont des aspects complémentaires de la précision du modèle. Il existe deux types de classification, binaire et multi-classe, qui diffèrent par le nombre de classes révélées par le programme amélioré par l'IA. Ils reposent tous deux sur la matrice de confusion.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor6\">\u003C/a>Qu'est-ce que la matrice de confusion ?\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>La \u003Ca href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cstrong>matrice de confusion\u003C/strong>\u003C/a> considère les résultats des conclusions faites par un outil appris par machine et les présente sous forme tabulaire. Selon quelle instance est définie correctement, la requise ou l'irrélevante, elle est mesurée par l'une des deux métriques :\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Sensibilité\u003C/strong>, si le modèle a détecté la classe positive avec précision.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Spécificité\u003C/strong>, lorsque les unités identifiées se réfèrent à la classe négative.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>Le tableau ci-dessous résume les spécificités de la matrice de confusion :\u003C/p>\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 85.8065%; height: 310px;\" border=\"1\">\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr style=\"height: 41px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 16.0296%; text-align: left; height: 41px;\">Métriques\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"text-align: center; width: 38.8409%; height: 41px;\" colspan=\"2\">\u003Cstrong>Sensibilité\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 45.1295%; text-align: center; height: 41px;\" colspan=\"2\">\u003Cstrong>Spécificité\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 66px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 16.0296%; text-align: left; height: 66px;\">But\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"text-align: center; width: 38.8409%; height: 66px;\" colspan=\"2\">Choisit correctement les instances de la classe positive\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 45.1295%; text-align: center; height: 66px;\" colspan=\"2\">Choisit correctement les instances de la classe négative\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 67px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 16.0296%; text-align: left; height: 67px;\" rowspan=\"2\">Taux\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"text-align: center; width: 17.8792%; height: 67px;\">Vrai positif (TPR)\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"text-align: center; width: 20.9618%; height: 67px;\">Faux positif (FPR)\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"text-align: center; width: 21.2084%; height: 67px;\">Vrai négatif (TNR)\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 23.9211%; text-align: center; height: 67px;\">Faux négatif (FNR)\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 33px;\">\n\u003Ctd style=\"text-align: center; width: 38.8409%; height: 33px;\" colspan=\"2\">Classes prédites correctement \u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 45.1295%; text-align: center; height: 33px;\" colspan=\"2\">Classes prédites incorrectement \u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 103px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 16.0296%; text-align: left; height: 136px;\" rowspan=\"2\">Éléments\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"text-align: center; width: 38.8409%; height: 33px;\" colspan=\"2\">Instances positives\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"text-align: center; width: 21.2084%; height: 103px;\">Instances négatives\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 23.9211%; text-align: center; height: 103px;\">Instances négatives pour des valeurs réellement positives\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 23.9211%; text-align: center; height: 103px;\">Instances positives pour des valeurs réellement négatives\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp>La matrice de confusion dans la classification binaire obtient une représentation graphique via les métriques ROC et AUC Curve.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor7\">\u003C/a>Évaluation de l'apprentissage automatique et les meilleurs proxies de datacenter par Dexodata\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>La performance et la précision des technologies pilotées par l'IA engagent encore plus d'indicateurs, y compris MAE, MSE, R-carré pour les méthodes de régression, et plus encore. Pas besoin de les appliquer tous car ils mesurent les caractéristiques liées au modèle amélioré par l'IA. Le résultat dépend des spécificités du projet, des objectifs et de l'ensemble d'outils intermédiaires.\u003C/p>\n\u003Cp>Acheter des proxies résidentiels et mobiles de l'\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/how-do-ai-and-trusted-proxy-websites-improve-advanced-data-analytics\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">infrastructure Dexodata améliore l'analyse des données impliquant l'IA\u003C/a>. Commandez un essai gratuit de proxy pour réduire le biais du modèle ou le dérive des données réduisant la nécessité de cycles d'apprentissage automatique récurrents.\u003C/p>\u003C/body>\u003C/html>\n",[],[],1783936366413]