Dataset en machine learning : définition et techniques

Un dataset en machine learning regroupe un ensemble de données. Celles-ci dépendent d'une variable associée aux valeurs. Leur accès peut se produire de manière individuelle ou collective. Il existe différents modèles, comme le dataset d'entraînement, le dataset de test et le dataset de validation.

Un dataset en machine learning, c’est quoi ?

Le dataset est un outil numérique qui intègre plusieurs données. Il peut s’agir de fichiers vidéo, d’images, de textes, de sons ou même de statistiques. Leur regroupement forme un ensemble. Dans le domaine du machine learning (ou apprentissage automatique), le dataset demeure indispensable pour la création de modèles qui, eux-mêmes, permettent l’expression d’algorithmes à travers différents usages et résultats :

  • les fonctions prédictives et les tendances prévisionnelles d’un secteur ;
  • les besoins d’une cible ou d’un consommateur ;
  • l’analyse d’un fichier image ;
  • la gestion des anomalies de l’équipement ;
  • la traduction automatique…

Le dataset constitue donc une mécanique essentielle en intelligence artificielle (IA). En apprentissage supervisé ou non supervisé, les champs d’application s’étendent de la cybersécurité à l’économétrie, en passant par la bio-informatique ou même la segmentation d’images, pour ne citer que quelques exemples. On distingue différentes catégories d’outils. Les plus connues demeurent les datasets d’entraînement, de test et de validation.

Qu’est-ce qu’un dataset d’entraînement ?

Le dataset d’entraînement est le premier outil employé par les spécialistes de la business intelligence et des technologies de l’information (TI). Il se sert de paramètres initiaux pour générer un réseau. Si nécessaire, il peut les modifier en vue de les optimiser. Il demande une exploitation conséquente des volumes de données. Le dataset d’entraînement est considéré comme l’étape d’apprentissage automatique pour l’IA, avant la mise en production du modèle concerné.

Qu'est-ce qu'un dataset de validation ?

Le dataset de validation intervient au terme du dataset d’entraînement. Il vérifie que ce dernier outil a correctement effectué les ajustements de paramètres. Si ce n’est pas le cas, il entreprend les modifications nécessaires afin d’obtenir la meilleure configuration possible. A l’issue du contrôle, ce dataset valide le travail réalisé. L’exploitation des données ou des valeurs est moindre par rapport à la précédente étape. Le dataset de validation est alors assimilé à la phase d’ajustage.

Un dataset de test, qu'est-ce que c'est ?

Comme sa dénomination l’indique, le dataset de test effectue les vérifications adéquates pour contrôler les performances du système avant son déploiement. Contrairement à ses prédécesseurs, il ne modifie pas les paramètres, mais lance un ou plusieurs tests en vue d’estimer la puissance réelle du réseau. On s’assure ainsi que l’exploitation des données dispose des ressources nécessaires. Afin d’éviter des erreurs ou des anomalies, de nouvelles valeurs lui sont associées pour tester ses résultats et ses fonctions prédictives.

Dictionnaire de l'intelligence artificielle