Les modèles d'apprentissage automatique (ML) dépendent fortement de données adaptées pour fournir des informations et des prévisions précises. Les données brutes doivent être prétraitées ou préparées selon une série d'étapes afin de les rendre compatibles avec le traitement par l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique.
Pourquoi la préparation des données est-elle importante pour un apprentissage automatique efficace ?
prise de décision non éclairée prise de décision une entreprise, car elle mobilise du temps et de l'énergie pour mettre en œuvre un plan dont les chances de réussite sont minces. L'apprentissage automatique peut aider à prendre des décisions mieux informées et fondées sur les données. Cependant, la qualité des modèles d'apprentissage automatique dépend entièrement de celle de vos données. Des données de mauvaise qualité fausseront les prévisions modèle de machine learning le modèle de machine learning . Investir dans la préparation des données améliore la qualité des données sur lesquelles s'appuient les décideurs, ce qui augmente les chances d'obtenir un résultat positif.
Préparation des données pour l'apprentissage automatique
Les processus de préparation des données suivants amélioreront la qualité des données utilisées pour l'apprentissage automatique.
Data profiling
Une meilleure compréhension des ensembles de données sources grâce au profilage des données permet de formuler la préparation des données. Le profilage des données consiste à analyser une source de données pour en déterminer la taille, la variabilité, la structure et le contenu. Les résultats du profilage peuvent inclure l'identification des enregistrements en double, la répartition des valeurs de données en plages et le calcul des statistiques Min, Max, Moyenne, Médiane, Mode, Écart type, Somme et Variance.
Nettoyage des données
Le profilage des données permettra d'identifier les délimiteurs de champs, que le processus de nettoyage des données données utilisera pour rendre les champs de données et les enregistrements cohérents en normalisant les types de données et les formats de fichiers.
Filtrer les données
Savoir à quelles questions les données seront utilisées pour répondre ou quelles corrélations le modèle de machine learning recherche permet de déterminer quelles données peuvent être écartées pour éviter de fausser le modèle. Les valeurs aberrantes et les données inutiles peuvent être supprimées. Les enregistrements en double peuvent être supprimés.
Transformer les données
Lorsque des données sont collectées à partir de plusieurs sources, de nombreux champs peuvent être incohérents. Les formats de date peuvent varier, les champs numériques peuvent contenir des symboles monétaires et les valeurs numériques peuvent être différentes. La transformation des données peut corriger ces incohérences. Les espaces d'entrée et de sortie peuvent être rendus cohérents. Les données soumises à des réglementations peuvent être masquées ou obscurcies pour protéger la vie privée des clients sans affecter les résultats du modèle de ML.
Enrichissement des données
Les ensembles de données peuvent être enrichis en ajoutant des valeurs calculées, en fusionnant des données connexes provenant de sources multiples et en regroupant des valeurs de données discrètes dans des plages. Les lacunes peuvent également être comblées en ajoutant des valeurs par défaut, en extrapolant ou en interpolant les valeurs des champs. Les données provenant de systèmes internes peuvent être combinées avec des données externes de tiers pour ajouter un contexte de marché.
Partitionnement des données d'apprentissage automatique
Lorsque les jeux de données sont trop volumineux pour être lus par un seul processus, ils peuvent être divisés en sous-ensembles et placés sur différents appareils pour une ingestion plus rapide grâce à une exécution parallèle. Le partitionnement des données peut se faire par des valeurs de hachage pour une distribution aléatoire ou par une valeur clé pour distribuer les tranches de manière égale entre les partitions.
Validation des données
La validation des données est souvent l'étape finale de la préparation des données et sert à évaluer la qualité des données.
Automatisation de la préparation des données pour l'apprentissage automatique
Les étapes du processus de préparation des données peuvent être enchaînées dans un processus de pipeline de données à l'aide d'une solution d'intégration de données qui peut orchestrer et planifier les différentes étapes de prétraitement des données.
Les avantages de la préparation des données pour l'apprentissage automatique
Les avantages du prétraitement des données sont notamment les suivants :
- Les données prétraitées permettent d'obtenir de meilleurs résultats avec les modèles d'apprentissage automatique.
- Les données préparées sont mieux à même de support analyses commerciales traditionnelles.
- Les modèles d'apprentissage ML peuvent réutiliser les pipelines de données existants pour une préparation plus rapide des données.
- Les données prétraitées permettent d'améliorer les résultats, ce qui accroît l'agilité et la compétitivité.
- Les données prétraitées sont de meilleure qualité, ce qui les rend plus fiables.
- Les ingénieurs de données sont plus productifs car les temps d'apprentissage modèles sont réduits.
Actian et la préparation des données
Actian et la plate-forme d'intelligence des données
Actian Data Intelligence Platform est conçue pour aider les entreprises à unifier, gérer et comprendre leurs données dans des environnements hybrides. Elle rassemble la gestion des métadonnées , la gouvernance, le lignage, le contrôle de la qualité et l'automatisation en une seule plateforme. Les équipes peuvent ainsi savoir d'où viennent les données, comment elles sont utilisées et si elles répondent aux exigences internes et externes.
Actian DataConnect fournit une plateforme d'intégration intelligente à code bas pour répondre à des cas d'utilisation complexes avec des intégrations automatisées, intuitives et réutilisables. DataConnect comprend un studio graphique permettant de concevoir visuellement des pipelines de données, de mapper des champs de données et des transformations de données. Les pipelines de préparation des données peuvent être gérés de manière centralisée, ce qui réduit les coûts d'administration.
La base de donnéesActian Analytics Engine facilite l'analyse des données à haut débit grâce à sa stockage en colonnes , qui réduit au minimum le recours à des index de données préexistants. Analytics Engine prend en charge les fonctions utilisateur pouvant héberger des algorithmes d'apprentissage automatique. Analytics Engine accélère le traitement des requêtes en exploitant plusieurs processeur à partir d'une seule instruction.
Grâce à son interface centralisée, Actian offre une insight en temps réel des structures et des flux de données, ce qui facilite l'application des politiques, la résolution des problèmes et la collaboration entre les services. La plateforme aide également à relier les données au contexte commercial, ce qui permet aux équipes d'utiliser les données de manière plus efficace et plus responsable. La plateforme d'Actian est conçue pour s'adapter à l'évolution des écosystèmes de données, favorisant une utilisation cohérente, intelligente et sécurisée des données dans l'ensemble de l'entreprise. Demandez votre démo personnalisée.
