human
Quelles sont les phases du cycle de vie du modèle d'apprentissage automatique ?
gpt
Le cycle de vie du modèle d'apprentissage automatique comprend les phases suivantes :

1. Définition du problème : Il s'agit de comprendre le problème et les données disponibles afin de choisir les algorithmes d'apprentissage les plus appropriés.

2. Collecte de données : Dans cette phase, on collecte les données et on les prépare pour l'analyse.

3. Préparation des données : Les données collectées doivent être nettoyées, vérifiées et transformées pour les rendre exploitables.

4. Exploration des données : La phase d'exploration des données permet de découvrir des modèles et des relations qui peuvent être utiles pour construire le modèle.

5. Modélisation : Dans cette phase, on sélectionne et entraîne les algorithmes d'apprentissage pour créer le modèle.

6. Évaluation : L'évaluation du modèle permet de mesurer sa performance, d'identifier les erreurs et d'optimiser le modèle.

7. Déploiement : Une fois que le modèle est satisfaisant, il est déployé dans l'environnement de production.

8. Surveillance : Le modèle doit être surveillé pour s'assurer qu'il fonctionne correctement et pour détecter les problèmes potentiels.

9. Mise à jour : Le modèle doit être mis à jour périodiquement pour s'adapter aux changements dans les données ou dans l'environnement de production.