Qu'est-ce que l'apprentissage progressif ?

L'apprentissage incrémental est une méthode d'apprentissage automatique dans laquelle un modèle d'IA apprend et améliore ses connaissances progressivement, sans oublier les informations précédemment acquises. Essentiellement, il imite les modèles d'apprentissage humains en acquérant de nouvelles informations au fil du temps, tout en conservant et en développant les connaissances antérieures. L'apprentissage incrémental est crucial dans les scénarios où les données arrivent dans un ordre séquentiel ou lorsqu'il n'est pas possible de stocker toutes les données pour les traiter.

L'apprentissage progressif expliqué

Dans l'apprentissage par lots traditionnel, le modèle d'apprentissage automatique est formé sur l'ensemble des données en une seule fois. Cependant, l'apprentissage progressif suit une approche différente. Il apprend à partir de nouveaux points de données au fur et à mesure qu'ils sont disponibles, en mettant à jour les paramètres de son modèle de manière incrémentielle, ce qui contraste fortement avec la méthodologie de l'apprentissage par lots qui consiste à apprendre tout d'un coup.

Prenons l'exemple d'un filtre anti-spam. Dans le cas de l'apprentissage par lots, le filtre est formé en une seule fois à partir d'un grand nombre de courriels, puis appliqué aux courriels suivants. Si la nature des courriers électroniques non sollicités change, le filtre peut commencer à échouer s'il n'est pas entraîné à nouveau sur un nouveau lot de courriers électroniques, qui comprend les caractéristiques de spam mises à jour.

En revanche, un filtre anti-spam basé sur l'apprentissage progressif s'adapterait au fur et à mesure de l'arrivée de nouveaux courriels, mettant progressivement à jour sa compréhension de ce qui constitue du spam. Si les stratégies de spam changent, ce type de filtre pourrait éventuellement apprendre à reconnaître de nouveaux styles de spam sans avoir besoin d'un tout nouveau lot de données d'apprentissage.

Quels sont les avantages de l'apprentissage progressif ?

• Utilisation efficace des ressources. Les modèles d'apprentissage incrémental ont besoin de stocker moins de données à la fois, ce qui peut entraîner des économies de mémoire considérables. Par exemple, un système de détection des fraudes dans une banque peut mettre à jour son modèle à chaque transaction, plutôt que de stocker toutes les transactions pour les traiter ultérieurement.
• Adaptation en temps réel. Ces modèles peuvent s'adapter aux changements en temps réel. Si nous prenons l'exemple d'un système de recommandation de nouvelles basé sur l'IA, il peut apprendre les préférences changeantes d'un utilisateur au fil du temps et recommander des articles en fonction de ses intérêts les plus récents.
• Apprentissage efficace. La décomposition d'une tâche en plusieurs parties peut améliorer la capacité du modèle d'apprentissage automatique à apprendre de nouvelles tâches rapidement et efficacement. En outre, l'apprentissage progressif permet d'améliorer la précision des modèles.
• Apprentissage à partir de données non stationnaires. Dans un monde où les données peuvent évoluer rapidement, les modèles d'apprentissage incrémentiels sont très précieux. Un modèle de prévision météorologique, par exemple, peut adapter en permanence ses prévisions sur la base des données climatiques les plus récentes.

Quelles sont les limites de l'apprentissage progressif ?

• Oubli catastrophique. L'un des principaux défis de l'apprentissage incrémental est l'"oubli catastrophique", c'est-à-dire que le modèle a tendance à oublier les anciennes informations au fur et à mesure qu'il apprend de nouvelles données.
• Difficulté à gérer la dérive des concepts. Bien que l'apprentissage incrémental soit conçu pour traiter des données en évolution, la gestion des changements brusques ou de la "dérive des concepts" dans les tendances des données peut s'avérer difficile.
• Risque de surajustement. Étant donné que l'apprentissage incrémental repose sur un flux de données, il pourrait surajuster ses paramètres sur la base de données récentes, qui pourraient ne pas représenter la distribution globale. Par exemple, un modèle de prévision boursière pourrait devenir trop sensible aux fluctuations à court terme du marché, ce qui se traduirait par des prévisions à long terme moins précises.

Exemples d'applications réelles de l'apprentissage incrémental

Véhicules autonomes

Dans le domaine des voitures autonomes, l'apprentissage progressif joue un rôle essentiel dans l'amélioration de la compréhension de l'environnement par le véhicule. Prenez l'exemple du système Autopilot de Tesla. Les voitures sont conçues pour apprendre progressivement à partir de la grande quantité de données collectées par la flotte de véhicules Tesla en circulation. L'expérience de chaque voiture (comme l'identification d'un nouveau type d'obstacle ou la traversée d'une intersection difficile) est renvoyée aux serveurs de Tesla, où elle est utilisée pour mettre à jour les modèles d'apprentissage automatique. Ces modèles mis à jour sont ensuite distribués à la flotte, ce qui permet à chaque véhicule de mieux comprendre les différents scénarios de conduite et d'améliorer ses performances globales.

Systèmes de recommandation de nouvelles

Les plateformes d'information en ligne utilisent l'apprentissage progressif pour personnaliser le contenu destiné à leurs lecteurs. La section "Pour vous" d'Apple News en est un exemple. Cette fonction utilise l'apprentissage progressif pour comprendre les habitudes de lecture et les préférences d'un utilisateur au fil du temps. Lorsqu'un utilisateur lit davantage d'articles sur certains sujets ou provenant d'éditeurs spécifiques, les modèles d'apprentissage automatique de l'application sont mis à jour pour refléter ces préférences. Au fil du temps, les modèles peuvent prédire et recommander des articles que l'utilisateur est susceptible de trouver intéressants, offrant ainsi une expérience de consommation d'actualités hautement personnalisée.

Détection de la fraude dans le secteur bancaire

Les banques utilisent des algorithmes d'apprentissage progressif pour détecter les transactions frauduleuses, comme le système de détection des fraudes en temps réel utilisé par Mastercard. Pour chaque transaction, le système de Mastercard analyse plus de 100 variables différentes (comme le montant de la transaction, le lieu et le type de commerçant) afin d'évaluer la probabilité de fraude. Le système utilise l'apprentissage progressif pour s'adapter à l'évolution des modèles de transactions frauduleuses. Par exemple, si le système commence à remarquer un nouveau type de fraude, il peut l'apprendre et mettre à jour le modèle pour détecter des tentatives similaires à l'avenir, améliorant ainsi la précision globale de la détection des fraudes.

Mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage incrémental

Lorsqu'il s'agit de mettre en œuvre l'apprentissage incrémental dans vos projets, plusieurs algorithmes ont été conçus spécifiquement pour gérer cette tâche. Passons en revue quelques-uns des plus populaires :

Descente stochastique de gradient (SGD)

SGD est un choix populaire pour l'apprentissage progressif. Il met à jour les paramètres du modèle en utilisant un échantillon à la fois ou un mini-lot d'échantillons. Cette approche permet au modèle d'apprendre de manière incrémentale au fur et à mesure qu'il traite un lot après l'autre. SGD est largement utilisé dans une variété d'applications, de la simple régression linéaire aux modèles complexes d'apprentissage profond.

Par exemple, dans le cadre du développement d'un système de maintenance prédictive pour une usine de fabrication, SGD pourrait être utilisé pour former progressivement un modèle à l'aide de données de capteurs, en ajustant les paramètres du modèle au fur et à mesure de l'arrivée de nouveaux relevés. De cette manière, le modèle peut prédire avec plus de précision les défaillances potentielles de l'équipement au fil du temps.

Machines à vecteurs de support (SVM) en ligne

Les SVM en ligne sont une adaptation de l'algorithme SVM traditionnel pour gérer l'apprentissage incrémental. Ils fonctionnent en mettant à jour le modèle SVM à l'arrivée de chaque nouvelle donnée, ce qui les rend bien adaptés aux flux de données ou aux applications à grande échelle pour lesquelles il n'est pas pratique de réapprendre le modèle à chaque nouvelle instance.

Par exemple, un SVM en ligne pourrait être utilisé dans une tâche de classification de texte pour une agence de presse à grande échelle, où les articles doivent être classés en différents sujets en temps réel. Le SVM pourrait apprendre de manière incrémentale à partir de chaque nouvel article et améliorer sa précision de classification au fil du temps.

Arbres de décision incrémentaux

Les arbres de décision sont un type d'algorithme d'apprentissage automatique qui peut également prendre en charge l'apprentissage incrémental. Les algorithmes d'arbres de décision incrémentaux, comme l'arbre de Hoeffding ou l'arbre de décision très rapide (VFDT), construisent l'arbre de décision de manière incrémentale, en utilisant des méthodes statistiques pour décider quand diviser les nœuds.

Imaginez qu'une entreprise de télécommunications veuille prédire en temps réel le taux d'attrition de sa clientèle. Ils pourraient utiliser un arbre de décision incrémentiel pour tirer des enseignements de chaque interaction avec le client, en améliorant progressivement la capacité du modèle à prédire quels clients sont susceptibles de se désabonner.

Modèles d'apprentissage profond incrémental

Les modèles d'apprentissage profond, en particulier les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et certains types de réseaux neuronaux convolutifs (CNN), peuvent être adaptés à l'apprentissage incrémental. Ces modèles apprennent à partir de nouvelles données en mettant à jour leurs poids de manière incrémentielle, ce qui leur permet de traiter des données en continu ou des environnements qui changent au fil du temps.

À titre d'exemple, une plateforme de commerce électronique pourrait utiliser un modèle d'apprentissage profond incrémental pour fournir des recommandations de produits en temps réel à ses utilisateurs. Le modèle apprendrait de chaque interaction avec l'utilisateur, en mettant progressivement à jour ses pondérations pour mieux saisir les préférences des utilisateurs et fournir des recommandations plus précises.

L'apprentissage progressif dans le monde moderne

L'apprentissage incrémental est très prometteur pour le développement d'expériences d'IA plus adaptatives et personnalisées. En apprenant continuellement à partir de nouvelles données et expériences, plutôt qu'en se recyclant complètement, les systèmes peuvent réagir plus rapidement aux changements et s'adapter à un niveau plus fin. Cette capacité à mettre à jour les modèles de manière incrémentale rend les systèmes d'IA plus efficaces et plus évolutifs.

À mon avis, l'apprentissage progressif gagne du terrain. Avec l'essor de l'IA conversationnelle, il y a une demande pour des expériences de chat bot personnalisables qui comprennent le contexte et apprennent des comportements des utilisateurs. Au lieu de construire et d'entraîner de grands modèles linguistiques, nous pouvons fournir des expériences plus personnalisées en utilisant de plus petits modèles linguistiques d'apprentissage incrémental qui sont entièrement adaptés aux comportements individuels des utilisateurs.

Pour rendre l'apprentissage progressif largement acceptable, les chercheurs s'efforcent de résoudre les problèmes liés à l'oubli catastrophique dans les réseaux neuronaux, de gérer la dérive des concepts, d'explorer la manière d'utiliser le retour d'information humain dans un système d'apprentissage progressif et de construire des systèmes d'apprentissage progressif de bout en bout. Si vous souhaitez en savoir plus sur les dernières recherches et développements, consultez Awesome Incremental Learning, qui contient une liste de documents de recherche, d'enquêtes, d'ateliers et de concours.

Vous souhaitez en savoir plus sur l'IA et l'apprentissage automatique ? Consultez les ressources suivantes :

• Comprendre l'apprentissage automatique
• Cours sur les principes fondamentaux de l'IA
• Introduction au cours de chatGPT
• Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
• Apprentissage profond - un tutoriel pour les scientifiques des données