Durée: 12 mois
Rubrique: Chief Revenue Officers (CRO) ou Directeurs des Revenus
La préparation et le nettoyage des données sont des étapes cruciales dans tout projet de Machine Learning. Avant de pouvoir utiliser les données pour entraîner des modèles prédictifs, il est impératif de s'assurer que cellesci soient de bonne qualité. La majorité des données brutes collectées contiennent des erreurs, des valeurs manquantes, ou des incohérences qui doivent être traitées.
Les données manquantes peuvent altérer les résultats des algorithmes de Machine Learning. Il est essentiel d'identifier ces valeurs absentes et de décider comment les traiter. Les stratégies courantes incluent : Suppression des lignes ou des colonnes avec des valeurs manquantes. Imputation des valeurs manquantes par la moyenne, la médiane, ou une valeur arbitraire.
Les valeurs aberrantes ou outliers peuvent fausser les résultats d'un modèle. Ces valeurs extrêmes doivent être détectées et corrélées aux données contextuelles pour déterminer si elles doivent être corrigées ou supprimées.
Les algorithmes de ML tels que les réseaux de neurones fonctionnent mieux lorsque les données sont sur une échelle uniforme. La normalisation transforme les données pour qu'elles se situent entre 0 et 1, tandis que la standardisation les adapte pour qu'elles aient une moyenne de 0 et un écarttype de 1.
Les algorithmes de Machine Learning requièrent souvent des variables numériques. Les variables catégorielles doivent donc être converties par différentes techniques telles que: Encodage onehot: Convertit chaque catégorie en une nouvelle colonne binaire. Encodage ordinal: Attribue un nombre entier à chaque catégorie.
Pour évaluer les performances des modèles, il est essentiel de diviser les données en différents ensembles tels que: Ensemble d'entraînement: Utilisé pour entraîner le modèle. Ensemble de validation: Utilisé pour affiner les hyperparamètres. Ensemble de test: Utilisé pour évaluer les performances finales du modèle.
Un nettoyage minutieux des données permet de réduire le risque de surapprentissage (overfitting) et d'améliorer la robustesse et la fiabilité des modèles prédictifs. Malgré les progrès des techniques de Machine Learning, la qualité des résultats dépend en grande partie de la qualité des données utilisées.
Pour conclure, la préparation et le nettoyage des données sont des processus fastidieux mais indispensables. Ils assurent que les données sont prêtes pour produire les meilleures performances possibles avec les algorithmes de Machine Learning.