Optimiser les hyperparamètres

L’optimisation des hyperparamètres consiste à ajuster les valeurs de certains paramètres définis en amont, qui contrôlent le processus d’apprentissage d’un modèle machine learning. Cette étape est essentielle pour améliorer les performances d’un modèle sans le réentraîner manuellement plusieurs fois. L’optimisation des hyperparamètres est cruciale en MLOps, car elle contribue à garantir la reproductibilité et l’efficacité des pipelines d’apprentissage automatique.

1. Comprendre les hyperparamètres et leur importance

a) Types d’hyperparamètres courants

Taux d’apprentissage : Contrôle la vitesse à laquelle le modèle ajuste ses poids en réponse aux erreurs. Une valeur trop élevée peut conduire à un surajustement, tandis qu’une valeur trop faible peut ralentir l’entraînement.
Profondeur des arbres (pour les arbres de décision ou les forêts) : Définit le niveau de complexité et de précision d’un modèle basé sur des arbres.
Nombre d’unités cachées dans les réseaux neuronaux : Plus d’unités peuvent améliorer la capacité d’apprentissage mais augmenter le risque de surajustement.
Facteur de régularisation : Contrôle la pénalisation de la complexité pour réduire le surajustement.

b) Différence entre hyperparamètres et paramètres

Hyperparamètres : Ce sont des valeurs définies par l’utilisateur avant l’entraînement, comme le taux d’apprentissage.
Paramètres : Ce sont les valeurs optimisées par l’algorithme pendant l’entraînement, comme les poids d’un réseau de neurones.

2. Méthodes d’optimisation des hyperparamètres

a) Recherche en grille (Grid Search)

Description : La recherche en grille teste toutes les combinaisons possibles de valeurs pour un ensemble défini d’hyperparamètres.
Inconvénients : Cette méthode est exhaustive et peut être coûteuse en calcul pour de grandes combinaisons d’hyperparamètres.
Utilisation : Utile si le nombre de valeurs est limité et si les ressources de calcul sont abondantes.

b) Recherche aléatoire (Random Search)

Description : Au lieu de tester toutes les combinaisons, la recherche aléatoire teste des valeurs aléatoires, ce qui réduit le temps de calcul tout en couvrant un large éventail de valeurs.
Avantage : Plus rapide que la recherche en grille et souvent plus efficace pour trouver des valeurs optimales, surtout si certaines combinaisons de valeurs ont peu d’impact.
Utilisation : Efficace dans des espaces de recherche de grande dimension.

c) Optimisation bayésienne

Description : L’optimisation bayésienne ajuste les hyperparamètres en fonction de résultats précédents pour cibler les valeurs les plus prometteuses. Elle repose sur des modèles probabilistes, comme les processus gaussiens.
Avantage : Réduit le nombre d’essais nécessaires en ciblant les zones de l’espace de recherche avec le potentiel de meilleures performances.
Utilisation : Idéal pour les modèles coûteux en calcul ou les problèmes de grande dimension.

d) Méthodes de recherche avancées : TPE et Hyperband

TPE (Tree-structured Parzen Estimator) : Utilise une approche probabiliste et adaptative pour sélectionner les hyperparamètres.
Hyperband : Une version optimisée pour le calcul distribué, particulièrement efficace pour les modèles volumineux ou complexes.

3. Optimisation des hyperparamètres avec AWS SageMaker

AWS SageMaker simplifie le processus d’optimisation des hyperparamètres à l’aide de son outil Hyperparameter Tuning, qui permet de tester et d’optimiser différents hyperparamètres de manière évolutive.

a) Configurer un travail d’optimisation avec SageMaker

Sélection des hyperparamètres à optimiser : Définissez les hyperparamètres à ajuster, comme le taux d’apprentissage, la profondeur des arbres ou le nombre d’unités cachées.
Stratégie de recherche : SageMaker propose la recherche aléatoire et l’optimisation bayésienne pour sélectionner les valeurs optimales.
Exécution : Une fois configuré, SageMaker exécute automatiquement les essais en utilisant les combinaisons d’hyperparamètres et les stratégies définies.

b) Suivi des essais avec SageMaker Experiments

Utilisez SageMaker Experiments pour enregistrer et suivre chaque essai d’entraînement, incluant les valeurs d’hyperparamètres et les métriques de performance associées (précision, rappel, F1, etc.).

c) Exemple pratique

Problème : Entraîner un modèle de classification pour la détection de fraude.
Hyperparamètres : Utilisez la recherche aléatoire pour le taux d’apprentissage et la profondeur des arbres, puis affinez les résultats avec l’optimisation bayésienne sur les hyperparamètres les plus prometteurs.
Évaluation : Avec Experiments, identifiez la combinaison d’hyperparamètres offrant le meilleur compromis entre précision et taux de faux positifs.

4. Exemples de configuration pour l’optimisation des hyperparamètres

Exemple de code pour un travail d’optimisation avec SageMaker

import sagemaker
from sagemaker.tuner import IntegerParameter, ContinuousParameter, HyperparameterTuner

# Configuration de l'instance et du modèle
estimator = sagemaker.estimator.Estimator(
    image_uri='811284229777.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/xgboost:latest',
    role='SageMakerRole',
    instance_count=1,
    instance_type='ml.m5.xlarge',
    output_path='s3://bucket-name/output'
)

# Définition des hyperparamètres et des plages
hyperparameter_ranges = {
    'eta': ContinuousParameter(0.01, 0.2),
    'max_depth': IntegerParameter(3, 10),
    'gamma': ContinuousParameter(0, 5)
}

# Configurer le travail de tuning
tuner = HyperparameterTuner(
    estimator,
    objective_metric_name='validation:accuracy',
    hyperparameter_ranges=hyperparameter_ranges,
    max_jobs=20,
    max_parallel_jobs=2,
    strategy='Bayesian'
)

# Lancer le tuning
tuner.fit({'train': 's3://bucket-name/train', 'validation': 's3://bucket-name/validation'})

Conclusion

L’optimisation des hyperparamètres est une étape essentielle pour maximiser la performance des modèles tout en minimisant le risque de surajustement. Avec AWS SageMaker, l’optimisation peut être automatisée et rendue évolutive, ce qui est idéal pour les environnements MLOps. En utilisant des techniques comme la recherche en grille, la recherche aléatoire et l’optimisation bayésienne, vous pouvez affiner les modèles pour obtenir de meilleurs résultats de manière plus rapide et plus efficace.