Vous n’avez jamais pensé que l’apprentissage par machine pourrait être utilisé pour améliorer… l’apprentissage par machine ? Eh bien, c’est exactement ce qui se passe. Les progrès récents dans le monde de l’apprentissage par machine ont permis de créer des machines capables de comprendre le langage naturel, de participer à des conversations, de dessiner des images, de créer des vidéos et bien plus encore. Ces modèles sont programmés et formés à l’aide de cadres de programmation par apprentissage automatique, tels que TensorFlow, JAX, PyTorch, parmi bien d’autres. Aujourd’hui, nous allons vous emmener dans un voyage passionnant à travers l’univers de l’apprentissage par machine pour l’apprentissage par machine. Attachez vos ceintures, c’est parti !
Les compilateurs d’apprentissage par machine
Un compilateur d’apprentissage par machine est comme le chef d’orchestre d’un opéra, il coordonne toutes les différentes parties pour créer une symphonie harmonieuse. En termes techniques, un compilateur d’apprentissage par machine est un logiciel qui convertit les programmes écrits par l’utilisateur en exécutables. Un programme d’apprentissage par machine peut être représenté sous forme de graphe computationnel, où chaque nœud représente une opération de tenseur et chaque bord représente un tenseur passant d’un nœud à l’autre. Les compilateurs d’apprentissage par machine ont la lourde tâche de résoudre de nombreux problèmes d’optimisation complexes, notamment les optimisations au niveau du graphe et du noyau.
Prenons un exemple concret pour illustrer cela. Imaginez une matrice (ou un tenseur 2D) que vous pouvez stocker en mémoire sous forme de [A B C a b c] ou [A a B b C c], que l’on appelle respectivement des agencements de mémoire en rangées et en colonnes. Une optimisation importante du compilateur d’apprentissage par machine consiste à attribuer des agencements de mémoire à tous les tenseurs intermédiaires du programme. Cette optimisation doit trouver un équilibre entre l’efficacité de la computation locale et la surcharge de la transformation de l’agencement.
L’ensemble de données TpuGraphs
Pour améliorer l’efficacité des modèles d’apprentissage par machine, nous nous efforçons d’améliorer le compilateur d’apprentissage par machine. Plus précisément, il peut être très efficace d’équiper le compilateur avec un modèle de coût appris qui prend en entrée un programme et une configuration de compilateur et qui produit en sortie le temps d’exécution prévu du programme.
C’est là qu’intervient TpuGraphs, un ensemble de données pour l’apprentissage de modèles de coût pour les programmes exécutés sur les unités de traitement tensoriel (TPU) personnalisées de Google. L’ensemble de données cible deux configurations du compilateur XLA : la mise en page (généralisation de l’ordonnancement en rangées et en colonnes, des matrices aux tenseurs de dimensions supérieures) et le pavage (configurations de tailles de tuiles).
Chaque exemple de l’ensemble de données contient un graphe computationnel d’une charge de travail d’apprentissage par machine, une configuration de compilation, et le temps d’exécution du graphe lorsque celui-ci est compilé avec la configuration. Les graphes de l’ensemble de données sont collectés à partir de programmes d’apprentissage par machine open source, présentant des architectures de modèles populaires, par exemple, ResNet, EfficientNet, Mask R-CNN, et Transformer.
L’apprentissage de la prédiction de propriétés de grands graphes via l’entrainement de segments de graphes
Maintenant, creusons un peu plus profondément et examinons comment nous pouvons utiliser l’apprentissage par machine pour améliorer l’efficacité des charges de travail d’apprentissage par machine. En particulier, nous allons explorer comment nous utilisons l’apprentissage par machine pour améliorer la performance de programmes d’apprentissage par machine en sélectionnant de meilleures décisions de compilateur d’apprentissage par machine.
Dans notre travail « L’apprentissage de la prédiction de propriétés de grands graphes via l’entrainement de segments de graphes », nous présentons une nouvelle méthode pour augmenter la formation de réseaux de neurones de graphes (GNN) pour gérer de grands programmes représentés sous forme de graphes. Cette technique permet à la fois de former des graphes arbitrairement grands sur un appareil ayant une capacité de mémoire limitée et d’améliorer la généralisation du modèle.
Vers une prédiction plus précise avec des modèles d’apprentissage par machine
Les modèles d’apprentissage par machine sont de plus en plus utilisés pour améliorer la performance de programmes d’apprentissage par machine en sélectionnant de meilleures décisions de compilateur. C’est une idée fascinante, n’est-ce pas ? L’apprentissage par machine aide l’apprentissage par machine !
L’avenir s’annonce donc prometteur, tant pour les chercheurs en apprentissage par machine que pour ceux qui utilisent l’apprentissage par machine pour résoudre des problèmes réels. Nous sommes impatients de voir comment ces avancées continueront à stimuler l’innovation et à améliorer l’efficacité des modèles d’apprentissage par machine.
L’importance de l’apprentissage supervisé et de l’apprentissage par renforcement dans le machine learning
Devant la complexité des tâches à résoudre par le machine learning, l’importance de l’apprentissage supervisé n’est plus à démontrer. L’apprentissage supervisé permet d’entraîner les modèles de machine learning à partir de données étiquetées. En d’autres termes, les algorithmes de machine learning apprennent des exemples qui leur sont fournis. C’est un processus essentiel dans la formation de modèles de machine learning, notamment pour la prédiction de propriétés de grands graphes ou la sélection de meilleures décisions de compilateur.
Parallèlement à l’apprentissage supervisé, l’apprentissage par renforcement offre d’autres perspectives passionnantes. En effet, l’apprentissage par renforcement consiste à entraîner un modèle de machine learning à faire des choix en fonction des récompenses qu’il reçoit. C’est une méthode très utilisée dans les applications d’intelligence artificielle, comme les jeux vidéo ou les systèmes de recommandation.
Ces deux types d’apprentissage, supervisé et par renforcement, sont essentiels pour améliorer les performances des modèles de machine learning. Ils sont d’autant plus pertinents dans le contexte des reseaux de neurones et du deep learning, qui nécessitent un grand volume de données pour être efficaces.
C’est ainsi que le big data joue un rôle crucial dans l’amélioration de l’efficacité des modèles de machine learning. Le volume massif de données disponibles permet aux data scientists d’entraîner des modèles de plus en plus précis et performants. Grâce à l’apprentissage supervisé et à l’apprentissage par renforcement, le machine learning peut atteindre des niveaux de performance inégalés.
L’apport de la régression linéaire et des réseaux neurones dans le machine learning
Dans le monde du machine learning, la régression linéaire et les réseaux de neurones sont deux outils majeurs pour améliorer les performances des modèles. La régression linéaire est un algorithme d’apprentissage supervisé qui prévoit une sortie continue à partir des variables d’entrée. C’est un outil précieux pour comprendre les relations entre les différentes variables d’un modèle.
Parallèlement à la régression linéaire, les réseaux de neurones constituent un autre pilier de l’apprentissage supervisé. En imitant la façon dont le cerveau humain fonctionne, les réseaux de neurones peuvent apprendre et améliorer leurs performances au fur et à mesure qu’ils sont exposés à de nouvelles données. Ces réseaux sont particulièrement efficaces pour traiter des problèmes complexes, comme ceux que l’on trouve dans le domaine du deep learning et de l’intelligence artificielle.
Ces deux outils, la régression linéaire et les réseaux de neurones, sont essentiels pour améliorer l’efficacité des modèles de machine learning. Ils permettent de mieux comprendre les données et de faire des prédictions plus précises.
Conclusion
L’apprentissage par machine pour l’apprentissage par machine, une idée fascinante et prometteuse. Grâce à l’apprentissage supervisé, à l’apprentissage par renforcement, à la régression linéaire, aux réseaux de neurones et au big data, les modèles d’apprentissage par machine gagnent en efficacité et en précision. Les progrès réalisés dans ce domaine nous permettent d’espérer une utilisation encore plus répandue et efficace des technologies d’apprentissage par machine. Les data scientists continuent d’explorer et de découvrir de nouvelles façons d’améliorer les modèles d’apprentissage par machine. Le machine learning aide donc bel et bien le machine learning, ouvrant ainsi la voie à une révolution dans la data science et l’intelligence artificielle.
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