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Financer la R&D en machine learning

Apprentissage statistique appliqué à des données métier, où la difficulté vient de la qualité du signal disponible plus que de l'algorithme.

scikit-learnXGBoostfeature storedrift detectionvalidation temporelle
Tester mon éligibilité

La limite

Ce qui distingue la recherche de l'intégration

Sur cette technologie, c'est ce tri qui détermine la part du travail réellement valorisable.

  • Le signal utile n'est pas directement observable et sa construction constitue l'essentiel de la difficulté
  • Les méthodes standard échouent de façon reproductible sur la distribution de données visée, et cet échec est documenté
  • Le protocole de validation doit lui-même être conçu parce que les découpages classiques produisent des résultats trompeurs

Ce qui est habituellement écarté

  • Application d'une bibliothèque de gradient boosting sur un jeu de données propre avec une recherche d'hyperparamètres standard
  • Travaux de reporting ou de business intelligence présentés comme de la modélisation prédictive
  • Absence de comparaison à une baseline simple, qui empêche de démontrer l'apport technique

Postes de dépenses

Ce qu'engage réellement une équipe en machine learning

  • Travaux de feature engineering et de construction de représentations sur données métier
  • Conception de protocoles de validation résistants aux fuites de données et à la dérive temporelle
  • Développement de méthodes de traitement du déséquilibre de classes ou de la rareté des étiquettes
  • Industrialisation de pipelines de réentraînement et de détection de dérive en production

Dispositifs

Machine learning dispositif par dispositif

Chaque dispositif regarde ces travaux avec ses propres critères.

Les secteurs qui mobilisent cette technologie