Scoring
Un modèle de scoring en machine learning est un modèle statistique ou algorithmique qui attribue des scores ou des probabilités à des observations ou des individus en fonction de diverses caractéristiques. Ces modèles sont souvent utilisés pour prendre des décisions automatisées, évaluer le risque ou classer des éléments en fonction de certains critères. Notre spécialité est de construire des modèles de scoring reposant 05 grands piliers.
Performance
La performance fait référence à la capacité d'un modèle ML à effectuer une tâche spécifique de manière précise et efficace. La mesure de la performance dépend du type de tâche que le modèle est censé accomplir et d’objectifs business fixés.
Explicabilité
L'explicabilité fait référence à la capacité à comprendre et à expliquer le fonctionnement interne des modèles de scoring, de manière à ce que les utilisateurs humains puissent interpréter leurs décisions. Nous privilégions ce genre de modèles.
Robustesse
La robustesse fait référence à la capacité d'un modèle à maintenir de bonnes performances face à des variations dans les données d'entrée, y compris des données qu'il n'a pas rencontrées lors de l'entraînement. Un modèle robuste est fiable, généralisable et bien calibré.
Maitrise des biais
Les biais peuvent se manifester à différentes étapes du processus d'apprentissage machine, depuis la collecte des données jusqu'à la conception et à l'évaluation du modèle. Il est essentiel de comprendre et de gérer ces biais afin de garantir que les modèles sont équitables, éthiques et produisent des résultats fiables.
Gestion de la dérive
La gestion de la dérive en machine learning fait référence à la nécessité de surveiller et de traiter les changements dans les données au fil du temps, afin de maintenir la performance des modèles. La dérive de données se produit lorsque la distribution des données change de manière significative par rapport à la distribution sur laquelle le modèle a été entraîné.
Les entreprises peuvent expérimenter et mettre en œuvre de nouvelles idées plus rapidement grâce à l'accès rapide aux ressources et aux services cloud.
Les utilisateurs peuvent accéder aux services cloud de n'importe où, à condition d'avoir une connexion Internet, ce qui offre une grande flexibilité en termes de lieu de travail.
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Les services cloud permettent d'ajuster rapidement et facilement les ressources informatiques en fonction des besoins, que ce soit pour augmenter ou diminuer la capacité.
Les entreprises n'ont pas besoin d'investir massivement dans des infrastructures physiques coûteuses. Elles peuvent plutôt payer en fonction de leur utilisation, ce qui peut être plus rentable à long terme.
Jeremy Harroch
Ex - CEO, Quantmetry