Suivi des expériences

Le suivi des expériences est le processus systématique qui consiste à enregistrer, organiser et analyser les variables, les métriques et les artefacts générés pendant l'entraînement d'un modèle d'apprentissage automatique. À l'instar du cahier de laboratoire d'un scientifique, cette pratique crée un enregistrement numérique complet de chaque hypothèse testée, garantissant ainsi que la phase de recherche et développement est rigoureuse, transparente et reproductible. En capturant des entrées telles que les hyperparamètres et les versions des ensembles de données ainsi que des sorties telles que les graphiques de performance et les poids entraînés, le suivi des expériences transforme la nature souvent itérative et chaotique de l'entraînement des modèles en un flux de travail structuré et axé sur les données. Cette organisation est essentielle pour les équipes qui souhaitent construire efficacement des systèmes d'intelligence artificielle (IA) robustes, car elle leur permet d'identifier précisément les configurations qui donnent les meilleurs résultats.

Éléments essentiels du suivi des expériences

Pour gérer efficacement le cycle de vie d'un projet de vision par ordinateur, un système de suivi robuste enregistre généralement trois catégories distinctes d'informations. L'organisation de ces composants permet aux développeurs de comparer différentes itérations et d'identifier la configuration optimale pour leur cas d'utilisation spécifique.

• Paramètres et configuration: il s'agit des variables définies avant le début de l'entraînement. Elles comprennent le taux d'apprentissage, le choix de l'optimiseur (par exemple, Adam ), la taille du lot et l'architecture spécifique du modèle, telle que la dernière version de YOLO26. Le suivi de ces paramètres garantit que toute exécution réussie peut être reproduite à l'identique.
• Indicateurs de performance: il s'agit de mesures quantitatives enregistrées pendant l'entraînement afin d'évaluer le succès. Les indicateurs courants comprennent les fonctions de perte pour mesurer l' erreur, la précision pour les tâches de classification et la précision moyenne (mAP) pour la détection d'objets.
• Artefacts et résultats: les artefacts désignent les fichiers tangibles générés par une exécution, tels que les poids du modèle entraîné, les graphiques de visualisation comme les matrices de confusion et les journaux d'environnement.

Pertinence dans les applications concrètes

L'application rigoureuse du suivi des expériences est essentielle dans les secteurs où la précision et la sécurité sont primordiales. Elle permet aux équipes d'ingénieurs de consulter les données historiques pour comprendre pourquoi un modèle se comporte d'une certaine manière.

Imagerie médicale et diagnostics

Dans le domaine des soins de santé, les chercheurs utilisent l' analyse d'images médicales pour aider les médecins à diagnostiquer des pathologies. Par exemple, lorsqu'ils entraînent un modèle pour la détection des tumeurs cérébrales, les ingénieurs peuvent réaliser des centaines d'expériences en variant les techniques d'augmentation des données. Le suivi des expériences leur permet d'isoler la combinaison spécifique d'étapes de prétraitement qui a donné la sensibilité la plus élevée, garantissant ainsi que l' agent IA déployé minimise les faux négatifs dans les scénarios de diagnostic critiques.

Sécurité des véhicules autonomes

Le développement de véhicules autonomes nécessite le traitement d'énormes quantités de données provenant de capteurs afin de detect , la signalisation et les obstacles. Les équipes travaillant sur la détection d'objets pour les voitures autonomes doivent optimiser à la fois la précision et la latence d'inférence. En suivant les expériences, elles peuvent analyser le compromis entre la taille et la vitesse du modèle, garantissant ainsi que le système final réagit en temps réel sans compromettre les normes de sécurité établies par des organisations telles que la National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA).

Différencier des concepts connexes

Bien que le suivi des expériences soit un élément fondamental du MLOps (Machine Learning Operations), il est souvent confondu avec d'autres termes similaires. Il est important de comprendre les distinctions pour mettre en œuvre un workflow correct.

• Suivi des expériences vs surveillance des modèles : le suivi des expériences a lieu pendant la phase de développement et de formation (« hors ligne »). En revanche, la surveillance des modèles a lieu après le déploiement du modèle en production (« en ligne »). La surveillance se concentre sur la détection de problèmes tels que la dérive des données ou la dégradation des performances sur les données en temps réel, tandis que le suivi se concentre sur l'optimisation du modèle avant même qu'il n'atteigne les utilisateurs.
• Suivi des expériences vs contrôle des versions: des outils tels que Git permettent de contrôler les versions du code source, en suivant les modifications apportées aux fichiers texte au fil du temps. Le suivi des expériences va encore plus loin en associant une version spécifique de ce code aux données, paramètres et résultats spécifiques d'une session de formation. Alors que le contrôle des versions répond à la question « Comment le code a-t-il changé ? », le suivi des expériences répond à la question « Quels paramètres ont produit le meilleur modèle ? ».

Mise en œuvre avec Ultralytics YOLO

Les frameworks d'IA modernes simplifient le suivi des expériences en permettant aux développeurs d'enregistrer facilement les exécutions dans des répertoires locaux ou sur des serveurs distants. Lorsque vous utilisez Ultralytics , le suivi peut être organisé efficacement en définissant des noms de projet et d'exécution . Cette structure crée une hiérarchie de répertoires qui sépare les différentes hypothèses expérimentales.

L'exemple suivant montre comment entraîner un modèle YOLO26(la dernière norme en matière de vitesse et de précision) tout en nommant explicitement le projet et l'expérience exécutée. Cela garantit que les métriques, les journaux et les poids sont enregistrés de manière organisée pour une comparaison future.

from ultralytics import YOLO

# Load the latest YOLO26 nano model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Train the model, specifying 'project' and 'name' for organized tracking
# Results will be saved to 'runs/detect/experiment_tracking_demo'
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=5, project="runs/detect", name="experiment_tracking_demo")

Outils et intégrations populaires

Pour visualiser et gérer les données enregistrées, les développeurs s'appuient sur des logiciels spécialisés. Ces outils comportent souvent des tableaux de bord qui permettent une comparaison côte à côte des courbes d'apprentissage et des tableaux de métriques.

• MLflow: plateforme open source qui gère le cycle de vie du ML, y compris l'expérimentation, la reproductibilité et le déploiement. L' intégrationUltralytics permet une journalisation transparente des métriques pendant YOLO .
• TensorBoard: initialement développé pour TensorFlow, cette boîte à outils de visualisation est largement utilisée dans divers frameworks, notamment PyTorch, pour inspecter les courbes de perte et les visuels. Vous pouvez facilement visualiser les métriques d'entraînement grâce à l' intégration de TensorBoard.
• DVC (Data Version Control): DVC étend le concept de suivi aux ensembles de données et aux modèles, en gérant les fichiers volumineux que Git ne peut pas traiter. L'utilisation de l' intégration DVC permet de maintenir un versionnage strict des données utilisées dans chaque expérience.
• Weights & Biases: une plateforme MLOps axée sur les développeurs qui aide les équipes track , les modèles de version et à visualiser les résultats. L' Weights & Biases fournit des graphiques riches et interactifs pour analyser les exécutions de formation complexes