Un problème connu en matière d’apprentissage

Tous les datascientists le savent, il est parfois difficile de s’assurer que l’entraînement d’un modèle se fait correctement lorsque les jeux de données d’entraînement comportent énormément de bruit. Se fier aux données locales risque d’induire le modèle en erreur.

Google vient de publier TensorFlow Lattice afin de s’assurer que le modèle suit bien les tendances globales

Conscient de ce problème, Google vient de publier Tensorflow Lattice. Il permet de s’assurer que le modèle suit bien les tendances souhaitées au lieu de suivre le bruit local et donc d’être induit en erreur. Concrètement, en utilisant tensorflow lattice il est possible de guider le modèle en influençant la courbe de résultats à partir des spéculations des Data Scientists.

Un exemple concret

La vidéo de présentation donne l’exemple d’une application de recherche de cafétérias. A Tokyo, les personnes à la recherche d’une cafétéria sont principalement des piétons. Ils chercheront donc probablement la cafétéria la plus proche. Tandis qu’au Texas, les utilisateurs utiliseront probablement leur voiture et seront donc plus enclins à parcourir plusieurs kilomètres pour trouver une bonne cafétéria. Lattice permet de guider le modèle et forcer la tendance de résultats que l’on souhaite obtenir.

Tensorflow Lattice ainsi que son mode d’emploi sont dès à présent disponibles sur GitHub.

La version Release candidate de TensorFlow 1.4 vient d’être publiée par Google par la même occasion.