La préparation des données est une étape cruciale dans le développement de modèles d'apprentissage automatique. Découvrez ces conseils de développeurs pour organiser et préparer vos ensembles de données.

L'apprentissage automatique est utilisé pour tout, de la filtration des spams dans les boîtes de réception des e-mails à l'analyse des sites Web, en passant par la personnalisation des annonces et des recherches de produits. Les développeurs d'apprentissage automatique veulent donc savoir qu'ils produisent des résultats optimaux lorsqu'ils créent de nouveaux algorithmes. Cependant, le développement de l'apprentissage automatique peut souvent rencontrer des problèmes qui retardent ou détériorent les performances efficaces, rendant les résultats peu fiables. Cet article examinera les facteurs qui peuvent entraver un modèle d'apprentissage automatique efficace. Nous explorerons ensuite comment la préparation des données peut aider à améliorer l'apprentissage automatique et comment les équipes d'apprentissage automatique peuvent implémenter la préparation des données pour améliorer les résultats fournis par les modèles d'apprentissage automatique. La préparation des données est la première étape vitale dans la préparation de données brutes pour les modèles d'apprentissage automatique. Les données brutes contiennent généralement diverses erreurs, anomalies et redondances. Ou elles peuvent être présentées dans un format que le modèle d'apprentissage automatique spécifique ne peut pas utiliser. La préparation des données garantit que l'ensemble de données est prêt à fonctionner avec un modèle d'apprentissage automatique spécifique et ses algorithmes. D'innombrables problèmes peuvent interférer avec les performances d'un modèle d'apprentissage automatique. Ces problèmes peuvent aller de problèmes avec les données elles-mêmes à de mauvais choix de la part des développeurs. Si le modèle d'apprentissage automatique tente de tirer parti d'un ensemble de données de qualité médiocre ou de données défectueuses, les résultats seront biaisés et peu fiables. De même, s'il n'y a tout simplement pas assez de données pour alimenter le processus, les résultats seront insatisfaisants. Et s'il y a un biais inhérent dans l'ensemble de données qui n'a pas été identifié, les résultats de l'apprentissage automatique reflèteront et amplifieront ces biais, créant des résultats défectueux. La mise en place d'un modèle d'apprentissage automatique efficace, fiable et sûr est un processus en plusieurs étapes, quel que soit l'ensemble de données. Prendre le temps de prétraiter les données en profondeur est une étape importante de ce processus global. Un prétraitement attentif peut faire gagner du temps aux développeurs à long terme, car il prépare le modèle d'apprentissage automatique pour le succès, évitant ainsi la nécessité de modifier les résultats ou de revenir aux premières étapes de l'établissement du modèle après coup. Les développeurs doivent choisir soigneusement les méthodes de prétraitement spécifiques pour correspondre à un ensemble de données particulier. La profondeur du prétraitement dépendra également de chaque ensemble de données et de l'algorithme ; le prétraitement n'est pas une méthodologie universelle. Le premier pas du prétraitement des données consiste à assembler l'ensemble de données. Cela comprend la collecte de données provenant de tous ses emplacements disparates et la consolidation dans un seul emplacement, tel qu'un entrepôt de données. Cela réduira l'inefficacité et les répétitions.