Composant Réseau neuronal à deux classes
Cet article décrit un composant dans le concepteur Azure Machine Learning.
Utilisez ce composant pour créer un modèle de réseau neuronal qui peut être utilisé pour prédire une cible ayant uniquement deux valeurs.
La classification à l’aide de réseaux neuronaux est une méthode d’apprentissage supervisée. Ainsi, elle nécessite un jeu de données avec balises, qui inclut une colonne d’étiquette. Par exemple, vous pouvez utiliser ce modèle de réseau neuronal pour prédire des résultats binaires tels que l’affection ou non d’un patient par une maladie ou la possibilité ou non qu’un ordinateur fasse l’objet d’une défaillance dans une fenêtre de temps donnée.
Après avoir défini le modèle, effectuez son apprentissage en fournissant un jeu de données avec balises et le modèle en tant qu’entrée pour Train Model (Entraîner le modèle). Le modèle formé peut ensuite être utilisé pour prédire des valeurs pour les nouvelles entrées.
Plus d’informations sur les réseaux neuronaux
Un réseau neuronal est un ensemble de couches connectées entre elles. Les entrées représentent la première couche et sont connectées à une couche de sortie par un graphique acyclique constitué de nœuds et de bords pondérés.
Entre les couches d’entrée et de sortie, vous pouvez insérer plusieurs couches masquées. La plupart des tâches prédictives peuvent être accomplies facilement avec une ou quelques couches masquées. Toutefois, de récentes recherches ont montré que les réseaux neuronaux profonds avec nombreuses couches peuvent être efficaces pour les tâches complexes telles que la reconnaissance vocale ou des images. Les couches successives sont utilisées pour modéliser des niveaux de profondeur sémantique toujours plus importants.
La relation entre les entrées et les sorties est tirée de la formation du réseau neuronal sur les données d’entrée. Le graphique commence par les entrées, se poursuit avec la couche masquée et s’achève avec la couche de sortie. Tous les nœuds d’une couche sont connectés par les bords pondérés aux nœuds de la couche suivante.
Pour calculer la sortie du réseau pour une entrée donnée, une valeur est calculée sur chaque nœud dans les couches masquées et dans la couche de sortie. La valeur est définie selon le calcul de la somme pondérée des valeurs des nœuds de la couche précédente. Une fonction d’activation est ensuite appliquée à cette somme pondérée.
Comment configurer
Ajoutez le composant Réseau neuronal à deux classes à votre pipeline. Vous pouvez trouver ce composant sous Machine Learning, Initialiser, dans la catégorie Classification.
Spécifiez le mode d’apprentissage du modèle en définissant l’option Créer un mode d’apprentissage.
Single Parameter (Paramètre unique) : choisissez cette option si vous savez déjà comment vous souhaitez configurer le modèle.
Plage de paramètres : en cas de doute sur les paramètres à utiliser, utilisez le composant Optimiser les hyperparamètres du modèle. Vous fournissez une plage de valeurs, et le mode d'apprentissage effectue une itération sur plusieurs combinaisons de paramètres pour déterminer la combinaison de valeurs qui produit le meilleur résultat.
Pour Hidden layer specification (Spécification de couche masquée), sélectionnez le type d’architecture réseau à créer.
Fully connected case (Cas entièrement connecté) : utilise l’architecture de réseau neuronal par défaut définie pour les réseaux neuronaux à deux classes comme suit :
Possède une couche cachée.
La couche de sortie est entièrement connectée à la couche masquée, et la couche masquée est entièrement connectée à la couche d’entrée.
Le nombre de nœuds dans la couche d’entrée correspond au nombre de caractéristiques dans les données de formation.
Le nombre de nœuds dans la couche masquée est défini par l’utilisateur. La valeur par défaut est 100.
Le nombre de nœuds correspond au nombre de classes. Pour un réseau neuronal à deux classes, cela signifie que toutes les entrées doivent correspondre à l’un des deux nœuds dans la couche de sortie.
Pour Learning rate (Taux d’apprentissage), définissez la taille de l’étape effectuée à chaque itération, avant correction. Avec une valeur de taux d’apprentissage supérieure, le modèle convergera peut-être plus rapidement, mais cette valeur peut dépasser les minima locaux.
Pour Number of learning iterations (Nombre d’itérations d’apprentissage), spécifiez le nombre maximal de fois où l’algorithme doit traiter les cas d’apprentissage.
Pour The initial learning weights diameter (Le diamètre initial des pondérations d’apprentissage), spécifiez les pondérations de nœud au début du processus d’apprentissage.
Pour The momentum (La dynamique), spécifiez une pondération à appliquer pendant l’apprentissage aux nœuds des itérations précédentes.
Sélectionnez l’option Shuffle examples (Réorganiser les exemples de façon aléatoire) pour réorganiser les cas entre les itérations de façon aléatoire. Si vous désélectionnez cette option, les cas sont traités exactement dans le même ordre chaque fois que vous exécutez le pipeline.
Pour Random number seed (Valeur initiale aléatoire), tapez une valeur à utiliser comme valeur initiale.
La spécification d’une valeur de départ est utile lorsque vous souhaitez garantir la répétabilité entre les exécutions du même pipeline. Sinon, une valeur d’horloge système est utilisée comme valeur de départ, ce qui peut entraîner des résultats légèrement différents chaque fois que vous exécutez le pipeline.
Ajoutez un jeu de données étiqueté au pipeline, puis entraînez le modèle :
Si vous définissez Create trainer mode (Créer un mode d’apprentissage) sur Single Parameter (Paramètre unique), connectez un jeu de données balisé au module Entraîner le composant.
Si vous définissez Créer un mode d’entraînement sur Plage de paramètres, connectez un jeu de données avec balises et entraînez le modèle en utilisant Optimiser les hyperparamètres du modèle.
Notes
Si vous transmettez une plage de paramètres à Entraîner le modèle, elle utilise uniquement la valeur par défaut dans la liste de paramètres unique.
Si vous transmettez un seul ensemble de valeurs de paramètre au composant Ajuster les hyperparamètres d’un modèle, il ignore les valeurs et utilise les valeurs par défaut de l’apprenant quand il attend une plage de paramètres pour chaque paramètre.
Si vous sélectionnez l’option Plage de paramètres et que vous entrez une valeur unique pour un paramètre, cette valeur unique que vous avez spécifiée est utilisée tout au long du balayage, même si d’autres paramètres changent sur une plage de valeurs.
Envoyez le pipeline.
Résultats
Une fois l’apprentissage terminé :
Pour enregistrer un instantané du modèle entraîné, sélectionnez l’onglet Sorties dans le panneau droit du composant Effectuer l’apprentissage d’un modèle. Sélectionnez l’icône Inscrire le jeu de données pour enregistrer le modèle en tant que composant réutilisable.
Pour utiliser le modèle à des fins de scoring, ajoutez le composant Effectuer le scoring d’un modèle à un pipeline.
Étapes suivantes
Consultez les composants disponibles pour Azure Machine Learning.