Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
La préparation des données est une étape cruciale dans tout projet de machine learning. Elle consiste à transformer les données brutes en un format exploitable pour les algorithmes de machine learning. Une bonne préparation des données peut significativement améliorer les performances des modèles prédictifs.
La première étape de la préparation des données est la collecte. Cette étape implique la récupération des données provenant de différentes sources telles que des bases de données, des fichiers CSV, des API, des web scraping, etc.
Challenges : Disponibilité des données Qualité des sources de données Volumes de données gérés
Le nettoyage des données est une étape essentielle qui vise à purifier les données en éliminant les erreurs et les valeurs indésirables. Ce processus peut inclure diverses sousétapes telles que :
La transformation des données consiste à convertir les données brutes en un format qui convient mieux à l'analyse. Cela peut inclure :
La qualité des données a un impact direct sur la qualité des prédictions du modèle de machine learning. Des données mal préparées peuvent entraîner des modèles biaisés ou moins performants. Par conséquent, investir du temps dans la préparation et la compréhension des données est crucial pour le succès de tout projet datadriven.
En résumé, la préparation des données est une phase indispensable dans le cycle de vie d'un projet de machine learning. Bien exécutée, elle améliore non seulement la performance du modèle mais facilite également l'interprétation et la compréhension des résultats obtenus.