Qu'est-ce que l'apprentissage automatique en ligne ?

L'apprentissage automatique en ligne est une méthode d'apprentissage automatique dans laquelle le modèle apprend progressivement à partir d'un flux de données en temps réel. Il s'agit d'un processus dynamique qui adapte son algorithme prédictif au fil du temps, ce qui permet au modèle de changer au fur et à mesure de l'arrivée de nouvelles données. Cette méthode est extrêmement importante dans les environnements riches en données qui évoluent rapidement aujourd'hui, car elle permet d'obtenir des prédictions précises en temps voulu.

L'apprentissage automatique en ligne expliqué

Dans l'apprentissage automatique traditionnel, ou "par lots", le modèle est formé en utilisant la totalité de l'ensemble des données en une seule fois. Ce processus est souvent intensif en termes de calcul et peut ne pas refléter les changements en temps réel. En revanche, l'apprentissage automatique en ligne traite un point de données à la fois, en mettant à jour les paramètres du modèle au fur et à mesure.

C'est comme apprendre à faire du vélo. L'apprentissage par lots est comparable à la lecture d'un livre complet sur le cyclisme avant d'enfourcher le vélo. Vous avez rassemblé toutes les informations, mais elles risquent de ne pas être pratiques lorsque vous serez sur la route, confronté à des terrains et à des conditions météorologiques variables.

D'autre part, l'apprentissage en ligne revient à apprendre à faire du vélo au fur et à mesure, en ajustant son équilibre et sa vitesse de pédalage en fonction de la route que l'on emprunte. Vous vous adaptez au terrain, à la direction du vent et à d'autres facteurs en temps réel.

Les algorithmes sous-jacents de l'apprentissage automatique en ligne varient, mais la plupart d'entre eux se concentrent sur la minimisation de l'erreur de prédiction pour l'instance suivante sur la base des données vues précédemment. Parmi les algorithmes couramment utilisés figurent la descente stochastique de gradient (SGD) incrémentale, les algorithmes passifs-agressifs et le Perceptron.

Cas concrets d'utilisation de l'apprentissage automatique en ligne

• Les marchés financiers. Les cours des actions fluctuent rapidement tout au long de la journée. Les algorithmes d'apprentissage automatique en ligne peuvent être utilisés pour s'adapter à ces changements en temps réel, ce qui permet d'obtenir des prévisions plus précises et de meilleures stratégies d'investissement.
• Systèmes de surveillance de la santé. Les technologies portables telles que les smartwatches collectent en permanence des données sur la fréquence cardiaque, les habitudes de sommeil, etc. Grâce à l'apprentissage en ligne, ces appareils peuvent détecter des anomalies et éventuellement prédire des problèmes de santé sur la base de données en temps réel.
• Détection de la fraude. Les services bancaires en ligne et les transactions numériques génèrent des flux continus de données. Grâce à l'apprentissage en ligne, les transactions frauduleuses peuvent être détectées instantanément, ce qui permet d'éviter les pertes.

Quels sont les avantages de l'apprentissage automatique en ligne ?

• Adaptabilité. Tout comme le cycliste qui apprend au fur et à mesure, l'apprentissage automatique en ligne peut s'adapter à de nouveaux modèles dans les données, améliorant ainsi ses performances au fil du temps.
• Évolutivité. Comme l'apprentissage en ligne traite les données une par une, il ne nécessite pas la capacité de stockage de l'apprentissage par lots. Il est ainsi possible de l'adapter aux applications de données volumineuses.
• Prédictions en temps réel. Contrairement à l'apprentissage par lots qui risque d'être dépassé au moment où il est mis en œuvre, l'apprentissage en ligne permet d'obtenir des informations en temps réel, ce qui peut s'avérer essentiel dans de nombreuses applications telles que les transactions boursières et la surveillance de la santé.
• Efficacité. L'apprentissage automatique en ligne permet un apprentissage et une mise à jour continus des modèles, ce qui peut conduire à des processus de prise de décision plus rapides et plus rentables.

Quelles sont les limites de l'apprentissage automatique en ligne ?

• Sensible à la séquence. L'ordre dans lequel les données sont présentées peut avoir un impact sur le processus d'apprentissage. Un point de données inhabituel peut modifier de manière significative les paramètres du modèle, entraînant une baisse de la précision.
• Moins de contrôle sur la formation. Contrairement à l'apprentissage par lots, où vous pouvez contrôler le processus de formation, l'apprentissage en ligne est toujours en cours. Un afflux inattendu de données de mauvaise qualité peut conduire à de mauvaises prédictions.
• Manque d'interprétabilité. Les algorithmes d'apprentissage en ligne, en particulier ceux basés sur l'apprentissage profond ou les réseaux neuronaux, peuvent être très complexes et difficiles à interpréter. Ce manque d'interprétabilité peut rendre difficile la compréhension et l'explication des décisions du modèle.

Compte tenu de ces limites, les modèles d'apprentissage par lots conviennent mieux aux scénarios dans lesquels l'ordre de présentation des données n'est pas important, où il est nécessaire de mieux contrôler le processus d'apprentissage et où l'interprétabilité des décisions du modèle est cruciale.

Apprentissage automatique en ligne vs apprentissage incrémental

Bien que l'apprentissage en ligne et l'apprentissage progressif traitent tous deux les données pièce par pièce, il existe des différences subtiles. L'apprentissage en ligne traite les données en temps réel et met continuellement à jour son modèle, tandis que l'apprentissage incrémental traite des morceaux de données à intervalles réguliers.

Considérez la différence entre regarder un film en streaming (apprentissage en ligne) et le regarder en plusieurs parties au fur et à mesure qu'il est téléchargé (apprentissage progressif). Les deux méthodes vous permettent de regarder le film sans attendre le téléchargement complet, mais l'expérience et l'adaptabilité en temps réel diffèrent.

Mise en œuvre de l'apprentissage automatique en ligne

En production, les modèles hors ligne sont couramment utilisés. Ces modèles sont formés sur des données généralisées et offrent des performances constantes. Cependant, le déploiement de modèles d'apprentissage automatique en ligne nécessite de nombreuses étapes, vérifications et équilibres :

1. Commencez par un modèle hors ligne pour résoudre les problèmes fondamentaux avant d'ajouter la complexité de l'apprentissage en ligne.
2. Utilisez un ensemble de validation pour évaluer les performances du modèle au fil du temps.
3. Gérer la dérive des concepts et des données en détectant les changements et en adaptant le modèle à l'aide de techniques telles que la pondération des données récentes.
4. Entraînez régulièrement le modèle complet hors ligne pour éviter de perdre la capacité du modèle.
5. Commencez par des algorithmes simples et rapides, tels que les classificateurs SGD, avant de passer à des algorithmes plus complexes.
6. Contrôler étroitement la qualité des données entrantes.
7. Prévoyez un plan de retour en arrière pour revenir aux versions antérieures du modèle si les mises à jour posent des problèmes.
8. Mettez le modèle à jour de manière incrémentale plutôt que de l'adapter de manière excessive aux exemples récents.

Si, en théorie, les modèles en ligne semblent parfaits pour prévoir les fluctuations en temps réel des cours de la bourse, la mise en œuvre de ces solutions dans la pratique peut s'avérer décourageante en raison de leur sensibilité aux données d'entrée. Pour garantir le succès, il est nécessaire d'intégrer des contrôles de qualité, un suivi en temps réel et un plan de retour en arrière.

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

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