Outil de validation pour vos modèles d'apprentissage machine

Ayez confiance en la qualité des modèles développés par vos équipes avant de déployer ceux-ci en production.

  • Insights exploitables
  • Processus simple

Environment Canada

Intelcom Express

mit media lab

Assurez-vous que vos modèles fonctionnent selon vos attentes et détectez des anomalies avant qu'elles affectent votre entreprise.

01.

Détectez les biais et validez vos variables explicatives

Détectez les biais dans vos modèles en amont et assurez-vous que les variables explicatives adéquates sont considérées lors de la génération d’une prédiction.

Identifiez la déviation de données au fur et à mesure que votre modèle est utilisé en production et assurez-vous que les prédictions qui influencent vos décisions d’affaires demeurent aussi précises que possible.

Détecter un comportement de sur-apprentissage

02.

Anticipez et corrigez les problèmes potentiels

Identifiez l’étiquetage erroné, le sur et sous-apprentissage dans votre modèle et visualisez la performance de votre modèle lorsqu’il sera confronté à des données réelles.

Détectez rapidement les problèmes d’isolation des données d’entraînement (data leakage), la sensibilité au bruit ainsi que la vulnérabilité aux scénarios extrêmes de votre modèle.

03.

Améliorez la performance de votre modèle

Examinez les opportunités identifiées pour simplifier votre modèle en adaptant la structure ou encore en éliminant les variables explicatives qui ont peu ou pas d’impact sur la précision du modèle, vous permettant d’améliorer la performance de celui-ci et de réduire vos coûts d’opération.

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04.

Compatible avec vos modèles existants

Compatible avec tous les modèles générés par TensorFlow; aucun besoin de migrer votre pipeline de données vers une nouvelle plateforme.

Validez vos modèles déployés dans AWS, GCP, Azure ou encore votre propre environnement.

05.

Un rapport clair et précis

Obtenez un rapport complet, conçu pour les parties prenantes d’affaires, avec tous les détails de validation pertinents. Conservez ces rapports authentifiés afin de répondre à vos engagements de conformité.

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FAQ - Validation de modèles

Comment ça fonctionne?

Notre outil de validation de modèles d’apprentissage machine utilise un modèle entraîné ainsi que ses données d’entraînement et de test pour effectuer une série de validations mathématiques. 

Ce faisant, il peut détecter des problèmes qui pourraient empêcher le modèle de performer à son plein potentiel dans le contexte d’affaires désiré. Les modèles sous-performants peuvent causer une perte d’efficacité ou une hausse des coûts.

Robustesse vs justesse?

La robustesse de modèles est un terme très large qui comprend plusieurs caractéristiques qui prédisent la performance d’un modèle dans un scénario réel. Typiquement, lors de l’entraînement d’un modèle, les scientifiques de données se concentrent à améliorer une seule métrique : la justesse.

La justesse mesure la performance du modèle à donner la bonne prédiction en tenant en compte les données d’entraînement et de test. Par contre, elle ne tient pas en compte la vulnérabilité du modèle.

Notre outil cherche à adresser cette lacune en rendant visible une foule d’autres caractéristiques et métriques. Il permet aux parties prenantes d’avoir confiance dans les modèles qui sont déployés en production.

Qu'est-ce que l'outil de validation évalue dans vos modèles?

  • Biais dans les caractéristiques
  • Erreurs d’étiquetage
  • Fuite dans les données
  • Surapprentissage
  • Sousapprentissage
  • Simplification du modèle
  • Discrimination/élagage de caractéristique
  • Sensibilité au bruit aléatoire
  • Sensibilité au bruit extrême
  • Dérive dans les données

Qu'est-ce qui est inclus le rapport de validation de modèle?

Le rapport décrit les différents items énoncés dans la précédente section et est conçu pour être compris par les gens d’affaires, même les gens moins techniques. Il contient des données pouvant aider vos équipes de science de données à trouver et régler des problématiques ainsi qu’une explication claire de chaque observation et les impacts potentiels que ces dernières pourraient avoir sur la performance du modèle.

Le rapport est également signé numériquement et horodaté. Il peut être conservé pour répondre aux exigences de conformité et réglementaires.

Validez vos modèles dès aujourd'hui!