IA : Entraînez votre modèle

Programme d'études de la division senior IA : Entraînez votre modèle
  • Choisir une plateforme pour entraîner votre modèle d'IA
  • Rassemblez votre ensemble de données initial et commencez à entraîner votre modèle d'IA pour votre projet.

Voici les activités de cette leçon :

VOTRE ENSEMBLE DE DONNÉES

Vous devriez maintenant avoir rassemblé vos données pour votre ensemble de données. Pour rappel, il existe trois façons de collecter des données :

  1. Collectez des données d'entraînement à partir de votre communauté
  2. L'invention recueille des données à l'aide de capteurs ou par l'utilisateur
  3. Utiliser des données provenant de jeux de données publics pour les données d'entraînement

 

Vous devez également avoir décidé du type de données que vous souhaitez utiliser dans votre ensemble de données : images, textes, sons ou poses. 

Votre jeu de données doit répondre aux critères suivants :

  • Le bon type  de données
  • Beaucoup  d'exemples
  • Varié exemples - divers et représentatifs (impartiaux)

PROCESSUS D'ENTRAINEMENT

Données d'entrée

En le téléchargeant, ou via une webcam pour les images.

entraînez

Passer les données au travers d'un algorithme d'apprentissage.

Test

En utilisant de nouvelles données, vérifiez si votre modèle est précis.

CHOISIR LA PLATE-FORME

La plateforme que vous choisissez doit vous permettre de

  • former le bon type de données (images, sons, textes, etc.)
  • utiliser le modèle pour l'intégrer dans la solution proposée (application web ou mobile)

Vous n'êtes pas limité à ces plateformes, mais il s'agit d'options simples et conviviales pour l'intégration à une application mobile ou web.

La meilleure plateforme pour votre projet peut dépendre du type de données contenues dans votre ensemble de données, car toutes les plateformes ne peuvent pas traiter tous les types de données. 

Essayez un ou plusieurs tutoriels d'une ou deux plateformes pour voir laquelle vous aidera à atteindre les objectifs de votre projet.

Site web : https://teachablemachine.withgoogle.com/

Types de classification : images, sons, poses

Intégrations Technovation : App Inventor, Python, autres intégrations utilisant des APIs

Voici trois tutoriels pour tester Teachable Machine en utilisant différents types de données.

Site web : https://machinelearningforkids.co.uk/

Types de classification : images, sons, textes, nombres

Intégrations Technovation : App Inventor, Python

Machine Learning pour les enfants propose de nombreux exemples de tutoriels et de fiches de travail pour en savoir plus. 

Vous aurez besoin d'un mentor ou d'un enseignant pour ouvrir un compte enseignant. Il pourra ensuite créer un compte étudiant pour vous.

 

Consultez ces exemples/tutoriels utilisant MachineLearningForKids.

Site web : https://appinventor.mit.edu/explore/ai-with-mit-app-inventor

Types de classification : images, sons, poses, maillage du visage

Intégrations Technovation : App Inventor applications mobiles

Si vous utilisez déjà App Inventor comme plateforme de codage pour votre projet, c'est une bonne option.

Voici quelques tutoriels pour commencer :

Site web : https://www.ximilar.com/services/computer-vision-platform/#image-classification

Types de classification : images

Technovation Intégrations : Thunkable, applications web (à l'aide d'API)

Bien qu'il existe d'autres options, c'est une bonne solution si vous utilisez Thunkable comme plateforme de codage.

Consultez la première moitié de ce tutoriel pour apprendre à utiliser Ximilar. La seconde partie sera présentée dans l'unité suivante, lorsque vous intégrerez votre modèle à Thunkable.

  • Tutoriel vidéo pour entraîner un modèle à détecter différents types de récifs coralliens

Les plateformes ci-dessus ne sont que des recommandations pour faciliter l'entraînement et l'utilisation des modèles d'IA.

Il existe de nombreux outils d'IA plus avancés. Certains sont énumérés dans la section Ressources supplémentaires. Ils peuvent nécessiter l'utilisation de langages avancés tels que Java, Python ou Swift et impliqueront très probablement l'utilisation d'API (interface de programmation d'applications).

ACTIVITÉ : entraînez VOTRE MODÈLE

Durée estimée : 60 minutes

Entraînez votre modèle d'IA à l'aide de votre ensemble de données

  1. Choisissez la plateforme appropriée pour votre projet.
  2. Entraînez votre modèle d'IA à l'aide de votre ensemble de données.
    • Si vous n'avez pas rassemblé tous les exemples de votre jeu de données, ajoutez ce que vous avez.
    • Ajoutez-en d'autres au fur et à mesure que vous collectez des données.
    • Enregistrez votre projet/modèle pour pouvoir y revenir plus tard !
  3. Après avoir entraîné votre modèle d'IA, testez-le avec quelques exemples supplémentaires. Ces exemples de test doivent être différents des exemples d'entraînement que vous avez utilisés.
  4. Si votre modèle n'est pas très précis (au-dessus de 70 %), ajoutez plus d'exemples d'entraînement, réentraînez, retestez.

Meilleures pratiques : L'entraînement des modèles est difficile ! Même Google se trompe. Leur IA a été entraînée, mais elle a tout de même commencé à produire des résultats erronés! N'abandonnez pas !

Questions directrices à poser aux élèves : Quel degré de précision souhaitez-vous pour votre modèle d'IA ? S'il ne peut pas être précis à 100 %, quelle est la réponse acceptable ? 80 % du temps ? Cela dépend-il du risque lié à l'utilisation du modèle ? Par exemple, les voitures à conduite autonome doivent être assez précises, sinon elles pourraient blesser quelqu'un, mais les résultats de recherche de Google ont apparemment une barre beaucoup plus basse. 

Les conseils des mentors sont fournis grâce au soutien de l'AmeriCorps.

A stylisé, logo AmeriCorps en bleu marine

RÉFLEXION

Cette activité consiste uniquement à entraîner le modèle

Dans l'unité suivante, vous intégrerez votre modèle dans une plateforme logicielle pour en faire une application fonctionnelle.

Pourquoi la plateforme que vous avez choisie est-elle un bon choix pour votre projet ?
Qu'espérez-vous réaliser avec votre modèle d'IA maintenant que vous l'avez construit ?
Êtes-vous sûr que la plateforme que vous avez choisie vous aidera à atteindre vos objectifs ?

RÉVISION DES TERMES CLÉS

  • Plateforme - logiciel ou site web qui permet à ses utilisateurs d'effectuer une tâche ou d'utiliser un outil
  • Classification - Modèle d'apprentissage automatique utilisé pour identifier ou catégoriser différentes données.

RESSOURCES SUPPLÉMENTAIRES

Voici quelques plateformes plus avancées pour la construction de modèles d'IA.

Remarque : si vous décidez d'utiliser ces outils, vérifiez bien leur prix. Certains outils sont gratuits en fonction du nombre d'utilisateurs de votre application.

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