{"id":187206,"date":"2023-02-13T18:25:00","date_gmt":"2023-02-13T18:25:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/?p=187206"},"modified":"2023-11-09T13:54:04","modified_gmt":"2023-11-09T13:54:04","slug":"optuna-tout-savoir","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/optuna-tout-savoir","title":{"rendered":"Optuna : \u00c0 quoi sert cet outil en Machine Learning ?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"187206\" class=\"elementor elementor-187206\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-548e8fe e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"548e8fe\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6a551a5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6a551a5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Optuna est un outil de recherche automatis\u00e9 permettant l\u2019optimisation des hyperparam\u00e8tres de vos mod\u00e8les en Machine Learning. Gr\u00e2ce \u00e0 diff\u00e9rentes m\u00e9thodes de recherche et leur combinaison, cette librairie vous aide \u00e0 identifier les hyperparam\u00e8tres optimaux.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b0cc609 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b0cc609\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Pour rappel, les <strong>hyperparam\u00e8tres<\/strong> correspondent aux donn\u00e9es qui doivent \u00eatre saisies manuellement par le d\u00e9veloppeur. \u00c0 l\u2019inverse de l\u2019apprentissage via des donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement. Elles ont un impact significatif sur le fonctionnement du mod\u00e8le et sur ses performances.<\/p><p>Par exemple, si vous souhaitez entra\u00eener un <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/fonctionnement-des-reseaux-neurones\">r\u00e9seau neuronal<\/a> uniquement avec des couches lin\u00e9aires, les hyperparam\u00e8tres potentiels seraient notamment :<\/p><ul><li>Nombre de couches ;<\/li><li>Unit\u00e9s par couche ;<\/li><li>Learning Rate (taux d\u2019apprentissage) ;<\/li><li>Force de r\u00e9gularisation ;<\/li><li>Fonction d\u2019activation.<\/li><\/ul><p>M\u00eame si vous avez seulement deux valeurs potentielles par variable, vous pouvez rapidement vous retrouver avec un nombre d\u2019exp\u00e9riences impressionnant (et chronophage). Vous pouvez donc le faire manuellement avec des techniques comme la <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/cross-validation\">validation crois\u00e9e<\/a> ou l\u2019optimisation par essais et erreurs ou <strong>choisir Optuna pour automatiser ce processus<\/strong>.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ea2de79 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ea2de79\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-115a38e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"115a38e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Comment fonctionne Optuna ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cecd205 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cecd205\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Le principe d\u2019Optuna consiste pour l\u2019utilisateur \u00e0 <strong>fournir un espace d\u2019hyperparam\u00e8tres \u00e0 tester<\/strong>. L\u2019outil va ensuite d\u00e9terminer la combinaison d\u2019hyperparam\u00e8tres qui optimisent le mod\u00e8le de Machine Learning. Pour ce faire, vous devez <strong>fournir \u00e0 Optuna une m\u00e9trique de performance<\/strong>. <strong>L\u2019outil fera tout son possible pour l\u2019optimiser<\/strong>.<\/p><p>L\u2019outil de recherche a s\u00e9par\u00e9 des algorithmes en deux cat\u00e9gories diff\u00e9rentes : <strong>la strat\u00e9gie d\u2019\u00e9chantillonnage<\/strong> (sampling strategy) et <strong>la strat\u00e9gie de r\u00e9duction<\/strong> (pruning strategy). La strat\u00e9gie d\u2019\u00e9chantillonnage cache en r\u00e9alit\u00e9 trois m\u00e9thodes distinctes :<\/p><ul><li>La recherche al\u00e9atoire (<strong>random search<\/strong>) : elle <strong>s\u00e9lectionne les hyperparam\u00e8tres al\u00e9atoirement dans l\u2019espace de recherche d\u00e9fini<\/strong>. Elle s\u2019av\u00e8re int\u00e9ressante lorsque vous ne savez pas quoi essayer.<\/li><li>La recherche en grille (<strong>grid search<\/strong>) : elle essaie <strong>toutes les combinaisons possibles dans l\u2019espace de recherche d\u00e9fini<\/strong>. Elle est utile lorsque vous souhaitez essayer une id\u00e9e pr\u00e9cise. En revanche, elle demande un temps consid\u00e9rable si votre espace de recherche est trop large.<\/li><li>L\u2019<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/optimisation-baysienne-tout-savoir\">optimisation Bay\u00e9sienne<\/a> : elle utilise d\u2019abord la recherche al\u00e9atoire, puis <strong>peaufine les hyperparam\u00e8tres en fonction des r\u00e9sultats<\/strong>. Elle s\u2019av\u00e8re souvent plus efficace que la recherche al\u00e9atoire, car elle oriente ses essais en fonction des r\u00e9sultats pr\u00e9c\u00e9dents.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-53757ef elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"53757ef\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Au-del\u00e0 de la strat\u00e9gie d\u2019\u00e9chantillonnage, la \u00ab\u00a0pruning strategy\u00a0\u00bb permet de r\u00e9duire le nombre d\u2019essais inutiles gr\u00e2ce au <\/span><b>Early Stopping<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (arr\u00eat pr\u00e9matur\u00e9) de ceux qui semblent les moins prometteurs. Vous pouvez ainsi \u00e9conomiser du temps de calcul. Retenez bien que si vous ne sp\u00e9cifiez pas de strat\u00e9gie, Optuna utilisera par d\u00e9faut la strat\u00e9gie d\u2019\u00e9chantillonnage avec la recherche al\u00e9atoire. Ainsi, vous n\u2019utiliserez aucun moyen de r\u00e9duire le nombre d\u2019essais.\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f19b194 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f19b194\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-99fc030 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"99fc030\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Quels sont les avantages d\u2019Optuna ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b1a3a62 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b1a3a62\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">D\u00e8s que vous avez besoin d\u2019optimiser les hyperparam\u00e8tres de vos mod\u00e8les de Machine Learning, Optuna appara\u00eet comme la meilleure solution pour automatiser le processus. Cette solution comporte de nombreux avantages. La premi\u00e8re est sa facilit\u00e9 d\u2019utilisation. En effet, <\/span><b>l\u2019outil de recherche s\u2019int\u00e8gre facilement dans vos pipelines de machine learning existants<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Vous n\u2019avez donc qu\u2019\u00e0 d\u00e9finir votre espace de recherche d\u2019hyperparam\u00e8tres et la fonction de perte ou de co\u00fbt (loss function).<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ensuite, Optuna propose diff\u00e9rentes m\u00e9thodes de recherche (d\u00e9taill\u00e9es pr\u00e9c\u00e9demment). Ces diff\u00e9rentes m\u00e9thodes vous offrent la possibilit\u00e9 d\u2019ajuster votre recherche en fonction du cas d\u2019utilisation. De plus, l\u2019outil peut \u00eatre utilis\u00e9 sur n\u2019importe quel mod\u00e8le de Machine Learning. Clustering, classification ou r\u00e9gression, il prend tout en charge.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Avec une visualisation facile des r\u00e9sultats, Optuna vous permet de mieux comprendre comment les hyperparam\u00e8tres influencent les performances de votre mod\u00e8le. Vous avez donc toutes les clefs en main pour d\u00e9terminer la configuration optimale d\u2019hyperparam\u00e8tres pour votre mod\u00e8le. Tout cela gr\u00e2ce \u00e0 <\/span><b>un projet gratuit et open-source<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5851f25 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"5851f25\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1025\" height=\"570\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/optuma.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-187253\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/optuma.jpg 1025w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/optuma-300x167.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/optuma-768x427.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 1025px) 100vw, 1025px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1ce05d2 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1ce05d2\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-718e0e2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"718e0e2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Comment optimiser les hyperparam\u00e8tres de son mod\u00e8le avec Optuna ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c7f1703 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c7f1703\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Maintenant que vous avez conscience de l\u2019importance d\u2019Optuna et du gain de temps avec son utilisation, d\u00e9couvrez comment le mettre en place.\u00a0<\/span><\/p><ol><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Commencez par <\/span><b>importer les modules Optuna<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> et les autres modules dont vous avez besoin pour d\u00e9finir votre mod\u00e8le et votre loss function : \u2018!pip install optuna\u2019.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>D\u00e9finissez l\u2019espace de recherche d\u2019hyperparam\u00e8tres<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Pour ce faire, utilisez la fonction \u2018create_study\u2019 pour cr\u00e9er un objet \u00ab\u00a0study\u00a0\u00bb. Sp\u00e9cifiez l&rsquo;espace de recherche d&rsquo;hyperparam\u00e8tres en utilisant les fonctions \u2018suggest_uniform\u2019 et \u2018suggest_loguniform\u2019.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>D\u00e9finissez la fonction de co\u00fbt<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> : elle doit prendre en entr\u00e9e une configuration d\u2019hyperparam\u00e8tres et renvoyer vers un score de performance.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Lancez la recherche d\u2019hyperparam\u00e8tres<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en appelant la fonction \u2018optimize\u2019 de l&rsquo;objet \u00ab\u00a0study\u00a0\u00bb avec votre fonction de co\u00fbt en tant qu&rsquo;argument. Optuna va alors commencer \u00e0 rechercher les meilleurs hyperparam\u00e8tres en utilisant la strat\u00e9gie d&rsquo;\u00e9chantillonnage que vous avez choisie (par d\u00e9faut, la recherche al\u00e9atoire).<\/span><\/li><li><b>Acc\u00e9dez aux r\u00e9sultats<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en utilisant les fonctions \u2018get_best_params\u2019 et \u2018get_best_value\u2019. Vous pouvez aussi utiliser les fonctions de visualisation de Optuna \u2018plot_intermediate_values\u2019 et \u2018plot_optimization_history\u2019.<\/span><\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8003f90 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8003f90\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ci-dessous, retrouvez l\u2019exemple pour optimiser les hyperparam\u00e8tres d\u2019un mod\u00e8le de r\u00e9gression lin\u00e9aire avec Optuna :\u00a0<\/span><\/p><p style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">import optuna<\/span><\/p><p style=\"padding-left: 40px;\">\u00a0<\/p><p style=\"padding-left: 40px;\"><i><span style=\"font-weight: 400;\"># Cr\u00e9er l&rsquo;objet \u00ab\u00a0study\u00a0\u00bb et d\u00e9finir l&rsquo;espace de recherche d&rsquo;hyperparam\u00e8tres<\/span><\/i><\/p><p style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">study = optuna.create_study()<\/span><\/p><p style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">study.suggest_uniform(\u00ab\u00a0alpha\u00a0\u00bb, 0.0, 1.0)<\/span><\/p><p style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">study.suggest_uniform(\u00ab\u00a0l1_ratio\u00a0\u00bb, 0.0, 1.0)<\/span><\/p><p style=\"padding-left: 40px;\">\u00a0<\/p><p style=\"padding-left: 40px;\"><i><span style=\"font-weight: 400;\"># D\u00e9finir la fonction de co\u00fbt<\/span><\/i><\/p><p style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">def objective(trial):<\/span><\/p><p style=\"padding-left: 80px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">alpha = trial.suggest_uniform(\u00ab\u00a0alpha\u00a0\u00bb, 0.0, 1.0)<\/span><\/p><p style=\"padding-left: 80px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">l1_ratio = trial.suggest_uniform(\u00ab\u00a0l1_ratio\u00a0\u00bb, 0.0, 1.0)<\/span><\/p><p style=\"padding-left: 80px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">model = Lasso(alpha=alpha, l1_ratio=l1_ratio)<\/span><\/p><p style=\"padding-left: 80px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">score = -1.0 * cross_val<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-de9867d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"de9867d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dba35b9 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"dba35b9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">En conclusion<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-87fdba2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"87fdba2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Optuna est un outil de recherche automatis\u00e9e efficace pour optimiser les hyperparam\u00e8tres de ses mod\u00e8les de <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/machine-learning-tout-savoir\">Machine Learning<\/a>. Sa facilit\u00e9, sa flexibilit\u00e9 quant au choix d\u2019algorithmes d\u2019optimisation et son int\u00e9gration aux pipelines existants le rendent incontournable.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7ffc3f3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7ffc3f3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Vous savez tout d\u00e9sormais sur Optuma. Si vous d\u00e9sirez ma\u00eetriser cet outil pour automatiser vos processus en d\u00e9ployant des mod\u00e8les de Machine Learning, <strong>d\u00e9couvrez les formations de DataScientest<\/strong>.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4f401dd elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"4f401dd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formations-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Je d\u00e9couvres les formations DataScientest<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1f48f34 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1f48f34\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-92920a1 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"92920a1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Comment fonctionne Optuna ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Le principe d\u2019Optuna consiste pour l\u2019utilisateur \u00e0 fournir un espace d\u2019hyperparam\u00e8tres \u00e0 tester. L\u2019outil va ensuite d\u00e9terminer la combinaison d\u2019hyperparam\u00e8tres qui optimisent le mod\u00e8le de Machine Learning. Pour ce faire, vous devez fournir \u00e0 Optuna une m\u00e9trique de performance. L\u2019outil fera tout son possible pour l\u2019optimiser.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Quels sont les avantages d\u2019Optuna ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"D\u00e8s que vous avez besoin d\u2019optimiser les hyperparam\u00e8tres de vos mod\u00e8les de Machine Learning, Optuna appara\u00eet comme la meilleure solution pour automatiser le processus. Cette solution comporte de nombreux avantages. La premi\u00e8re est sa facilit\u00e9 d\u2019utilisation. En effet, l\u2019outil de recherche s\u2019int\u00e8gre facilement dans vos pipelines de machine learning existants. Vous n\u2019avez donc qu\u2019\u00e0 d\u00e9finir votre espace de recherche d\u2019hyperparam\u00e8tres et la fonction de perte ou de co\u00fbt (loss function).\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Comment optimiser les hyperparam\u00e8tres de son mod\u00e8le avec Optuna ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Lancez la recherche d\u2019hyperparam\u00e8tres en appelant la fonction \u2018optimize\u2019 de l\u2019objet \u00ab study \u00bb avec votre fonction de co\u00fbt en tant qu\u2019argument. Optuna va alors commencer \u00e0 rechercher les meilleurs hyperparam\u00e8tres en utilisant la strat\u00e9gie d\u2019\u00e9chantillonnage que vous avez choisie (par d\u00e9faut, la recherche al\u00e9atoire).\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Optuna est un outil de recherche automatis\u00e9 permettant l\u2019optimisation des hyperparam\u00e8tres de vos mod\u00e8les en Machine Learning. Gr\u00e2ce \u00e0 diff\u00e9rentes m\u00e9thodes de recherche et leur combinaison, cette librairie vous aide \u00e0 identifier les hyperparam\u00e8tres optimaux. Pour rappel, les hyperparam\u00e8tres correspondent aux donn\u00e9es qui doivent \u00eatre saisies manuellement par le d\u00e9veloppeur. \u00c0 l\u2019inverse de l\u2019apprentissage via [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":78,"featured_media":187237,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2497],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Optuna : \u00c0 quoi sert cet outil en Machine Learning ?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Optuna est un outil de recherche automatis\u00e9 permettant l\u2019optimisation des hyperparam\u00e8tres de vos mod\u00e8les en Machine Learning. 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