Comment optimiser l'ajustement des hyperparamètres et éviter les fuites de données ?

Lors de l'ajustement des modèles d'apprentissage automatique, un défi majeur réside dans le réglage des hyperparamètres. Ces paramètres contrôlent la manière dont l'algorithme apprend à partir des données, influençant directement la qualité du modèle. L'optimisation des hyperparamètres consiste à rechercher les valeurs optimales de ces paramètres pour obtenir les meilleures performances possibles du modèle. Cette procédure peut inclure des choix sur les composants du modèle, l'algorithme d'apprentissage, ainsi que sur des aspects comme la normalisation ou la transformation des caractéristiques.

Prenons l'exemple de certains hyperparamètres typiques : le rayon des empreintes de Morgan, le nombre de bits des empreintes, les techniques de régularisation (comme la régression Ridge, Lasso ou l'Elastic Net), et la non-linéarité (par exemple, la transformation des caractéristiques en polynômes). Chaque hyperparamètre peut adopter plusieurs valeurs, et les combinaisons possibles peuvent rapidement devenir très nombreuses, ce qui rend l’optimisation d’autant plus complexe.

L'utilisation de pipelines offre plusieurs avantages :

• Simplification du flux de travail : Le pipeline encapsule toutes les étapes de prétraitement des données et de modélisation en un seul objet, rendant le code plus lisible et plus facile à maintenir.

• Prévention des fuites de données : En garantissant que les transformations sont appliquées de manière cohérente aux données d'entraînement et aux données de test, les pipelines empêchent l'utilisation involontaire de données provenant de l'extérieur de l’ensemble d’entraînement pendant la formation du modèle. Cela améliore la fiabilité des évaluations de performance du modèle.

• Optimisation des hyperparamètres : Les pipelines peuvent être combinés avec des techniques de recherche d'hyperparamètres pour tester différentes combinaisons de transformations et de paramètres du modèle. Cela permet de trouver la meilleure configuration de manière systématique, par exemple en utilisant GridSearchCV, qui explore toutes les combinaisons possibles d'hyperparamètres et fournit l'estimateur qui donne le meilleur score lors de la validation croisée.

Lorsqu’on travaille avec des modèles de machine learning et des pipelines, il est crucial de garantir que les transformations sont appliquées uniquement aux données d’entraînement avant d’évaluer le modèle sur les données de test. Un exemple classique dans le cadre de l’utilisation de SMILES et de la représentation de molécules est de créer un pipeline qui inclut des étapes comme la conversion des SMILES en objets Mol, leur standardisation, puis leur transformation en empreintes (fingerprints). Ensuite, un modèle, comme un classifieur SGD (Stochastic Gradient Descent), peut être utilisé pour effectuer la classification. En outre, la recherche d'hyperparamètres dans ce pipeline peut être réalisée grâce à des outils comme GridSearchCV, qui permet de tester diverses combinaisons de paramètres et de choisir la meilleure en fonction du score de validation croisée.

L’utilisation du paramètre memory dans les pipelines permet également d'optimiser les calculs en réduisant les redondances, surtout lorsque certaines étapes du pipeline ne nécessitent pas de recalcul à chaque itération de recherche. Par exemple, la conversion des SMILES en objets Mol peut être coûteuse en termes de temps de calcul, mais cette opération ne change pas à chaque itération du modèle. Grâce au cache, cette opération est effectuée une seule fois.

Dans l’optimisation des hyperparamètres, des concepts comme la recherche de grille (GridSearch) et la recherche aléatoire (RandomizedSearch) sont des outils puissants pour explorer les espaces des paramètres. GridSearch explore systématiquement toutes les combinaisons possibles de paramètres, tandis que RandomizedSearch effectue une recherche plus rapide en sélectionnant un sous-ensemble des combinaisons, ce qui est particulièrement utile lorsque l'espace des hyperparamètres est vaste.

Il est aussi essentiel que l'utilisateur comprenne que l'ajustement des hyperparamètres est un processus itératif. Chaque hyperparamètre a un impact distinct sur les performances du modèle, et l'optimisation nécessite non seulement des tests systématiques mais aussi une compréhension approfondie du domaine et des données. Un mauvais choix d’hyperparamètres peut mener à un modèle sous-optimal, voire à un sur-apprentissage, ce qui peut être particulièrement problématique lorsque les données de test sont limitées ou quand il est difficile de vérifier la validité du modèle dans des conditions réelles.

Comment la calibration des modèles influence les décisions en découverte de médicaments

L'impact de la mauvaise calibration peut être particulièrement critique lorsqu'un modèle prédit une toxicité avec une confiance de 90 %, mais que cette probabilité est mal calibrée. Si les décideurs se fient à cette probabilité erronée, ils risquent de rejeter des composés chimiques qui pourraient pourtant s'avérer sûrs. Un modèle bien calibré, en revanche, permettrait aux chercheurs de fixer des seuils de décision plus fiables. Par exemple, un seuil de toxicité inférieur à 0,7 pourrait signifier que le composé mérite d'être exploré davantage, tandis qu'un seuil supérieur à 0,7 pourrait justifier son rejet immédiat.

Les diagrammes de fiabilité sont utilisés pour évaluer la calibration d'un modèle. Ces diagrammes permettent de visualiser l'alignement entre les prédictions du modèle et les résultats réels. L'idée est de diviser les prédictions en intervalles de probabilité (ou "bins"), puis de vérifier si la proportion de succès dans chaque intervalle correspond à la probabilité estimée. Par exemple, pour un intervalle de probabilité de 20 à 30 %, on s'attend à ce que le modèle prédise correctement un inhibiteur environ 20 à 30 % du temps. Un bon modèle aura une courbe proche d'une ligne diagonale, ce qui signifierait que les prédictions sont bien calibrées. Si les points du diagramme sont éloignés de cette ligne idéale, cela indique un problème de calibration, que ce soit parce que le modèle est trop confiant (erreur de surconfiance) ou trop incertain (erreur de sous-confiance).

Les problèmes de calibration peuvent devenir plus marqués lorsque des déséquilibres de données sont présents. Dans un cas de données déséquilibrées, par exemple lorsqu'il y a plus d'exemples négatifs que positifs, le modèle peut avoir tendance à mal calibrer ses prédictions. Il est alors crucial d'ajuster la calibration pour garantir que les décisions qui en découlent ne sont pas biaisées par des erreurs systématiques dans les prédictions de probabilité.

Une fois la mauvaise calibration diagnostiquée, il est possible de la corriger en appliquant des méthodes de calibration post-modélisation, telles que le Platt scaling, une méthode paramétrique qui ajuste les scores du modèle en ajustant une régression logistique aux prédictions initiales. Cette technique permet de rétablir une calibration plus fiable, rendant ainsi les prédictions plus interprétables et plus fiables pour les décisions.

Une autre approche possible pour la calibration est le Calibrated Classifier CV de scikit-learn, qui applique une technique de calibration en croisant les validations, permettant une meilleure estimation de la probabilité de classification tout en réduisant le biais de sur- ou sous-estimation.

Comment utiliser les DataLoaders et le GPU pour l'entraînement des modèles en PyTorch

Dans le cadre de la création d'un modèle de machine learning en PyTorch, l'utilisation efficace des données et des ressources matérielles est cruciale pour optimiser les performances du modèle. Une partie essentielle de cette optimisation réside dans la gestion de l'alimentation des données et la configuration des ressources matérielles comme le GPU.

Lorsque nous créons un modèle, la gestion des ensembles de données à l'aide de la classe Dataset est l'une des premières étapes. Une fois définie, nous devons utiliser un outil pratique de PyTorch : le DataLoader. Ce dernier permet de charger des données en batches, de les mélanger à chaque époque et d'assurer que les itérations sur l'ensemble de données sont réalisées de manière cohérente et efficace. La structure d’un DataLoader est simple mais puissante :

python
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train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

Ici, nous avons spécifié un batch_size=32, ce qui signifie que les données seront traitées en paquets de 32 échantillons. Le traitement en batches est essentiel, car il permet non seulement de réduire l'utilisation de la mémoire, mais aussi d'accélérer les calculs en permettant de traiter plusieurs échantillons simultanément. Lorsqu'un modèle est entraîné, il est important de s'assurer que chaque échantillon soit traité au moins une fois par époque. La méthode __len__() de la classe Dataset joue un rôle clé en permettant au DataLoader de connaître le nombre de batches nécessaires et de gérer le processus d'arrêt de chaque époque.

Un autre aspect important à souligner est le paramètre shuffle=True, utilisé pour mélanger les données d'entraînement. Mélanger les données à chaque époque est fondamental pour éviter que le modèle apprenne des heuristiques basées sur l'ordre des données, ce qui pourrait entraîner un sur-apprentissage ou une mauvaise généralisation. À l'inverse, pour les données de validation et de test, nous choisissons de ne pas mélanger les données afin de maintenir une évaluation cohérente du modèle.

Une fois les données correctement chargées, la gestion des ressources matérielles doit être prise en compte pour assurer des calculs efficaces. Cela commence par la définition de l'appareil sur lequel les calculs seront effectués. En PyTorch, cette étape se fait via l'objet torch.device, qui permet de spécifier si les calculs doivent être effectués sur le CPU ou le GPU. Si un GPU est disponible, il sera utilisé pour accélérer les calculs. Sinon, le CPU prendra le relais :

python
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device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

python
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model = KinaseBinderNN().to(device)

Ainsi, le modèle et les opérations de calcul qui lui sont associées seront exécutés sur le GPU (si disponible), ce qui peut considérablement accélérer l'entraînement, surtout pour des réseaux de neurones complexes.

Le processus d'entraînement lui-même implique la mise en place de critères de perte et d'optimisation, souvent via des fonctions telles que nn.MSELoss() et des optimisateurs comme Adam. L’optimisation du taux d’apprentissage et d'autres hyperparamètres, comme le taux de réduction du taux d’apprentissage via ReduceLROnPlateau, peut également aider à améliorer les performances du modèle :

python
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train_model(

    model, train_loader, val_loader, 
    criterion = nn.MSELoss(), 
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001),
    scheduler = ReduceLROnPlateau(
        optimizer, mode='min', factor=0.5, patience=5, verbose=True
    ), 
    device, num_epochs=50
)

Un aspect clé de l’entraînement d’un modèle est également la sauvegarde du modèle une fois qu’il a été formé. En utilisant torch.save(), on peut enregistrer les paramètres du modèle, ce qui permet de le recharger plus tard pour effectuer des prédictions sans avoir à le réentraîner à chaque fois :

python
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torch.save(model.state_dict(), 'artifacts/ch08/kinase_binder_model.pth')

Pour recharger un modèle, il suffit de l'instancier, de charger l'état du modèle, et de le mettre en mode évaluation :

python
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loaded_model = KinaseBinderNN()
loaded_model.load_state_dict(torch.load('artifacts/ch08/kinase_binder_model.pth'))
loaded_model.eval()

Une fois le modèle formé et évalué, il est possible de l'utiliser pour effectuer un criblage virtuel (VS) de bibliothèques de composés, en prédisant leur activité biologique. Ce processus permet de simuler les résultats expérimentaux avant de réaliser des tests en laboratoire. Toutefois, une attention particulière doit être portée à la manière dont les données sont filtrées, notamment pour éviter l'inclusion de composés déjà présents dans l'ensemble de données d'entraînement, ce qui rendrait l'évaluation inutile.

Comment les Graphes Computationnels et l'Apprentissage Actif Transforment la Conception de Médicaments Basée sur la Structure

Les graphes computationnels sont au cœur des techniques modernes de modélisation dans la recherche pharmaceutique, notamment dans le domaine du design de médicaments basé sur la structure (SBDD). À un niveau élevé d’abstraction, ces graphes servent à modéliser les relations entre les différents éléments d'un processus algorithmique, où chaque nœud représente une opération mathématique et chaque arête une dépendance entre les résultats intermédiaires. Par exemple, un simple échantillon d'entrée, constitué de deux caractéristiques, peut être introduit dans une fonction, et à travers une série de calculs, produire une sortie. Cette approche se prête parfaitement à des méthodes telles que la régression logistique, un des nombreux algorithmes d'apprentissage qui peuvent être représentés sous forme de graphes computationnels.

L'apprentissage actif, une approche qui permet de guider l'exploration de l'espace de recherche en se concentrant sur les exemples les plus prometteurs, est un moyen d’accélérer considérablement la découverte de candidats médicaments tout en réduisant le nombre de simulations nécessaires. Dans le cadre du docking moléculaire progressif, cette technique permet de minimiser les calculs en ne dockant qu'une sous-sélection de molécules initiales. Ces molécules, une fois dockées, fournissent des scores qui servent à entraîner un modèle prédictif capable de prédire l'affinité de liaison des autres composés sans nécessiter de simulations coûteuses pour chaque molécule. Ainsi, seules les molécules présentant un score prometteur sont retenues pour des simulations supplémentaires. Ce processus itératif améliore progressivement la précision du modèle tout en réduisant les coûts computationnels.

La réduction de l'espace chimique à travers des techniques comme le docking moléculaire progressif ne se limite pas à une simple réduction de la charge computationnelle. Elle permet également de se concentrer sur des molécules qui ont le plus grand potentiel thérapeutique, augmentant ainsi les chances de succès dans les phases expérimentales. Les méthodologies comme l'apprentissage actif permettent de faire évoluer les modèles en fonction des nouvelles données, affinant ainsi les prédictions sur la manière dont les composés interagissent avec leurs cibles protéiques.

Toutefois, la compréhension des structures protéiques et leur modélisation n'est qu'une partie de l'équation. En effet, les protéines ne sont pas des structures rigides et peuvent adopter une variété de conformations en fonction de l'environnement biologique dans lequel elles se trouvent. Cette flexibilité ajoute un niveau de complexité supplémentaire à la conception de médicaments, car il ne s'agit pas simplement de modéliser la forme statique d'une protéine, mais bien de prendre en compte sa dynamique. Les protéines sont souvent soumises à un ensemble de forces qui influencent leur structure et, par conséquent, leur interaction avec les petites molécules.

L'optimisation de cette dynamique moléculaire grâce à l'apprentissage automatique pourrait bien être la clé pour des prédictions plus fiables et des découvertes de médicaments plus rapides. En intégrant des simulations de dynamique moléculaire et des approches de docking avancées, il devient possible de mieux comprendre les mécanismes sous-jacents de l’interaction entre les ligands et leurs cibles, et ainsi d'identifier des candidats plus prometteurs. En parallèle, l'utilisation de réseaux neuronaux pour prédire l'affinité de liaison entre les molécules et les protéines représente une avancée décisive dans ce domaine.

Le déploiement de ces technologies ne se limite pas aux seules molécules chimiques. Elles peuvent être appliquées à d'autres aspects de la recherche biomédicale, y compris l'étude de la variation génétique et la compréhension de la biologie des maladies. L'interaction entre les protéines, les petites molécules et d'autres biomolécules est un domaine en pleine expansion, où l'intelligence artificielle et l'apprentissage profond apportent des solutions innovantes pour résoudre des problèmes complexes et multidimensionnels.