Collecte et préparation des données
2.2. Collecte et préparation des données
La collecte et la préparation des données sont des étapes cruciales dans le développement d'un modèle de Machine Learning. Un modèle ne peut être meilleur que les données sur lesquelles il est entraîné. Ainsi, garantir la qualité et la pertinence des données est essentiel pour obtenir de bons résultats.
Collecte des données
La collecte des données implique la réunion d'informations pertinentes provenant de diverses sources. Ces sources peuvent inclure :
- Bases de données internes d'entreprises
- API publiques et privées
- Fichiers CSV ou Excel
- Web scraping
Le premier défi est de s'assurer que les données collectées sont de haute qualité et pertinentes pour le problème que le modèle cherche à résoudre.
Préparation des données
Une fois les données collectées, on passe à la phase de préparation. Cette étape comprend plusieurs soustâches :
Nettoyage des données
- Traitement des valeurs manquantes : Remplir ou ignorer les informations incomplètes.
- Suppression des doublons : Éliminer les entrées redondantes qui peuvent biaiser les résultats.
Transformation des données
- Normalisation ou standardisation : Ajuster les valeurs afin qu'elles aient des échelles comparables. Cela est particulièrement important pour les algorithmes sensibles aux écarts de valeurs.
- Encodage des variables catégorielles : Transformer les données qualitatives en valeurs numériques. Par exemple, convertir des noms de catégories en nombres entiers.
Division des données
- Entraînement et test : Les données sont généralement divisées en deux ensembles : un pour l'entraînement et un autre pour le test. Cette division permet d'évaluer les performances du modèle de manière objective.
Enrichissement des données
- Ajout de caractéristiques (feature engineering) : Créer de nouvelles variables basées sur les données existantes pour mieux capturer les patterns sousjacents.
En résumé, une bonne collecte et préparation des données comprend plusieurs étapes visant à s'assurer que les informations sont complètes, précises et bien transformées pour être utilisées efficacement par les algorithmes de Machine Learning.