L'importance de la préparation des données pour l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique (ML) se concentre sur le développement d'algorithmes et de modèles qui permettent aux ordinateurs d'apprendre et de faire des prédictions ou des décisions basées sur des données. Il englobe diverses techniques, telles que l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé, l’apprentissage par renforcement, etc. En ML, l’obtention de résultats précis dépend de la disponibilité de données propres et bien organisées.

C'est là qu'intervient la préparation des données. C'est le processus qui garantit que les données sont dans le meilleur état possible pour faire des prédictions fiables et obtenir des informations significatives. Les data scientists consacrent près de 80 % de leur temps à la préparation des données, mais seulement 3% des données de l'entreprise répond aux normes de base de qualité des données.

Cela souligne l’importance cruciale d’investir dans la qualité des données et dans des processus efficaces de préparation des données ; ils constituent la base de projets d’apprentissage automatique réussis.

L'importance de la préparation des données dans le ML

Les performances d'un modèle d'apprentissage automatique sont directement affectées par la qualité des données. Explorons ce qui se passe si les données ne sont pas préparées minutieusement :

• Précision du modèle compromise : Les modèles d'apprentissage automatique s'appuient sur des modèles de données. Des données inexactes conduisent à des modèles construits sur des données « sales », ce qui donne lieu à des prédictions erronées. Cela peut entraîner à la fois une précision compromise et une augmentation des coûts. Par exemple, un modèle de soins de santé formé sur des données impures peut afficher un taux de précision impressionnant de 95 % lors des tests, mais lorsqu'il est déployé dans des environnements de soins de santé réels, il pourrait ne pas parvenir à diagnostiquer des conditions critiques.
• Erreurs cumulées : Dans les systèmes interconnectés où les résultats d’un modèle alimentent un autre, une mauvaise qualité des données peut conduire à des erreurs cumulatives. Cet effet en cascade peut entraîner des inexactitudes à grande échelle, en particulier dans les écosystèmes numériques intégrés ou les chaînes d'approvisionnement complexes.
• Modèles biaisés et préoccupations éthiques : Lorsque les modèles apprennent à partir de données biaisées, ils reflètent et exacerbent ces biais, soulevant ainsi des préoccupations éthiques. Dans des domaines tels que l’embauche ou le prêt, cela perpétue des pratiques déloyales. Par exemple, un algorithme de recrutement formé sur des données historiquement biaisées pourrait systématiquement discriminer les candidats qualifiés issus de certains groupes démographiques.

Comment préparer efficacement les données pour l'apprentissage automatique

L’efficacité du modèle d’apprentissage automatique dépend de la qualité des données. Explorons les étapes clés de la préparation des données pour l'apprentissage automatique afin de garantir que les modèles génèrent des informations fiables et exploitables.

Identification et compréhension des problèmes

Tout d’abord, vous devez avoir une compréhension globale de vos objectifs, des résultats souhaités et de toutes contraintes ou limites.

Avec un objectif clair, vous pouvez facilement identifier les caractéristiques des données qui sont vitales et superflues pour la formation du modèle. De plus, la nature du problème dicte intrinsèquement la norme de qualité des données. Par exemple, un modèle d’apprentissage automatique chargé de prédire le cours des actions nécessite un niveau de précision des données plus élevé qu’un modèle conçu pour suggérer des recommandations de films.

Collecte des Données

Ensuite, nous collectons des données pertinentes qui peuvent alimenter notre modèle d'apprentissage automatique. Ce processus peut impliquer d'exploiter des bases de données internes, des ensembles de données externes, des API ou même un enregistrement manuel des données. Il est crucial à ce stade de garantir la diversité et l'exhaustivité des données afin de se prémunir contre les biais potentiels et de garantir un échantillon représentatif.

Exploration de données

Cette phase consiste à résumer les statistiques clés, à créer des représentations visuelles des données et à identifier les modèles initiaux ou les valeurs aberrantes pour vérifier les problèmes de qualité des données tels que les doublons, les types de données incohérents ou les erreurs de saisie de données.

Nettoyage de données

Le nettoyage des données se concentre sur le passage au crible des données pour identifier et rectifier les imperfections de l'ensemble de données. Cela implique des tâches telles que la gestion des données manquantes, la détection et le traitement des valeurs aberrantes, la garantie de la cohérence des données, l'élimination des doublons et la correction des erreurs. Cette étape est cruciale car elle jette les bases d’informations fiables et garantit que les modèles d’apprentissage automatique fonctionnent avec des données précises et de haute qualité.

Transformation des données

Une fois les données propres, il se peut qu’elles ne soient toujours pas dans un format optimal pour l’apprentissage automatique. La transformation des données consiste à convertir les données sous une forme plus adaptée à la modélisation. Cela peut impliquer des processus tels que la normalisation (mise à l'échelle de toutes les variables numériques dans une plage standard), le codage de variables catégorielles ou même des agrégations temporelles. Il s’agit essentiellement de remodeler les données pour mieux les adapter au processus de modélisation.

Ingénierie des caractéristiques

Une fois les données transformées, l'étape suivante consiste à approfondir et à extraire ou créer des fonctionnalités qui améliorent les capacités prédictives du modèle. L'ingénierie des fonctionnalités peut impliquer la création de termes d'interaction, la dérivation de nouvelles mesures à partir de données existantes ou même l'incorporation de sources de données externes. Ce processus créatif consiste à combiner la connaissance du domaine avec la science des données pour amplifier le potentiel des données.

Fractionnement des données

Enfin, une fois les données préparées et enrichies, il est temps de les segmenter pour les processus de formation et de validation. En règle générale, les données sont divisées en ensembles de formation, de validation et de test. L'ensemble de formation est utilisé pour construire le modèle, l'ensemble de validation pour l'affiner et l'ensemble de test pour évaluer ses performances sur des données invisibles. Une répartition appropriée des données garantit que le modèle n'est pas surajusté aux données qu'il voit et peut bien se généraliser à de nouvelles données invisibles.

Préparation des données avec Astera

Astera dispose de capacités exceptionnelles de préparation de données pour les organisations cherchant à exploiter la puissance de données propres et bien préparées pour générer des résultats d'apprentissage automatique perspicaces. Astera fournit non seulement des visuels sur l’état des données en temps réel pour évaluer la qualité des données, mais offre également une interface intuitive de type pointer-cliquer avec des transformations intégrées.

Cette approche conviviale rend la préparation des données accessible aux personnes sans expertise technique approfondie. Voyons comment Astera rationalise le processus de préparation des données pour les modèles d’apprentissage automatique :

Extraction De Données

Astera excelle dans l'extraction de données grâce à ses capacités basées sur l'IA qui vous permettent de vous connecter de manière transparente à des sources non structurées. Cette fonctionnalité garantit que même les données provenant de sources non conventionnelles peuvent être intégrées sans effort dans votre flux de travail d'apprentissage automatique.

Profilage des données

AsteraL'interface utilisateur centrée sur l'aperçu de fournit un aperçu détaillé de vos données, vous permettant de mieux explorer et comprendre vos données avant le début de la préparation proprement dite. Les contrôles de santé des données en temps réel vous permettent de détecter immédiatement les problèmes et de les résoudre de manière proactive.

Nettoyage des données

Astera offre des fonctionnalités avancées de nettoyage des données, notamment la suppression des valeurs nulles, les opérations de recherche et de remplacement et des contrôles complets de la qualité des données. De plus, son action « Distinct » garantit que vos données sont propres et exemptes de redondances, ce qui les rend idéales pour les applications d'apprentissage automatique.

Données De La Carrosserie

AsteraL'interface visuelle, interactive et sans code de simplifie les tâches de transformation des données. Vous pouvez effectuer des actions telles que la normalisation, l'encodage et les agrégations à l'aide d'une navigation par pointer-cliquer, ce qui facilite la refonte de vos données pour répondre aux exigences de vos modèles d'apprentissage automatique.

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