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 permettront d'améliorer la qualité des données utilisées pour l'apprentissage automatique.
Profilage des données
Une meilleure compréhension des ensembles de données sources grâce au profilage des données facilite la mise en place de la préparation des données. Le profilage des données consiste à analyser une source de données afin d'en déterminer la taille, la variabilité, la structure et le contenu. Les résultats du profilage peuvent notamment permettre d'identifier les enregistrements en double, de regrouper les valeurs des données par plages et de calculer des statistiques telles que la valeur minimale, la valeur maximale, la moyenne, la médiane, le mode, l'écart-type, la somme et la variance.
Nettoyage des données
Data profiling will help identify field delimiters, which the data cleansing process will use to make the data fields and records consistent by standardizing data types and file formats.
Filtrage des données
Savoir à quelles questions les données permettront de répondre ou quelles corrélations le modèle de machine learning aide à déterminer quelles données peuvent être écartées afin d'éviter de fausser le modèle. Les valeurs aberrantes et les données superflues peuvent être supprimées. Les enregistrements en double peuvent être supprimés.
Transformer les données
Lorsque les données proviennent de plusieurs sources, de nombreux champs peuvent présenter des incohérences. Les formats de date peuvent varier, les champs numériques peuvent contenir des symboles monétaires et les valeurs numériques peuvent différer. La transformation des données permet de corriger ces incohérences. Les espaces en début ou en fin de chaîne peuvent être harmonisés. Les données soumises à des réglementations peuvent être masquées ou anonymisées afin de protéger la vie privée des clients sans affecter les résultats du modèle d'apprentissage automatique.
Enrichissement des données
Les ensembles de données peuvent être enrichis en ajoutant des valeurs calculées, en fusionnant des données connexes provenant de plusieurs sources et en regroupant les valeurs discrètes en tranches. Les lacunes peuvent également être comblées en ajoutant des valeurs par défaut, en extrapolant ou en interpolant les valeurs des champs. Les données issues de systèmes internes peuvent être combinées avec des données externes provenant de tiers afin d'apporter un contexte de marché.
Segmentation des données d'apprentissage automatique
Lorsque jeux de données trop volumineux pour être lus par un seul processus, ils peuvent être divisés en sous-ensembles et répartis sur différents périphériques afin d'accélérer leur ingestion grâce à l'exécution parallèle. Le partitionnement des données peut s'effectuer soit par hachage des valeurs pour une répartition aléatoire, soit à l'aide d'une clé permettant de répartir les tranches de manière uniforme entre les partitions.
Validation des données
La validation des données constitue souvent la dernière étape de la préparation des données et sert à évaluer la qualité de celles-ci.
Automatisation de la préparation des données pour l'apprentissage automatique
Les différentes étapes du processus de préparation des données peuvent être enchaînées pour pipeline de données un pipeline de données à l'aide d'une solution d'intégration de données capable d'orchestrer et de planifier chacune de ces étapes de prétraitement.
Les avantages de la préparation des données pour l'apprentissage automatique
Voici quelques-uns des avantages du prétraitement des données:
- Les données prétraitées permettent d'obtenir de meilleurs résultats avec les modèles d'apprentissage automatique.
- Les données préparées permettent de mieux support l'analyse commerciale support .
- apprentissage automatique peuvent réutiliser les pipelines de données existants pour accélérer la préparation des données.
- Le traitement préalable des données permet d'obtenir de meilleurs résultats, ce qui renforce l'agilité et la compétitivité.
- Les données prétraitées sont de meilleure qualité, ce qui les rend plus fiables et dignes de confiance.
- Les ingénieurs de données sont plus productifs grâce à la réduction apprentissage des modèles.
Actian et la préparation des données
Actian et la plateforme d'intelligence des données
La plateformeActianData Intelligencea été spécialement conçue pour aider les organisations à unifier, gérer et comprendre leurs données dans des environnements hybrides. Elle regroupe métadonnées , gouvernance, la traçabilité, le contrôle de la qualité et l'automatisation au sein d'une seule et même plateforme. Cela permet aux équipes de savoir d'où proviennent les données, comment elles sont utilisées et si elles répondent aux exigences internes et externes.
Actian DataConnectoffre une plateforme d'intégration intelligente et « low-code » permettant de répondre à des cas d'utilisation complexes grâce à 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 d'effectuer 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 insight en temps réel insight les structures et les 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 replacer les données dans leur contexte métier, permettant ainsi aux équipes de les exploiter de manière plus efficace et responsable. La plateforme Actian est conçue pour s'adapter à l'évolution des écosystèmes de données, garantissant une utilisation cohérente, intelligente et sécurisée des données à l'échelle de l'entreprise.Demandez votre démonstration personnalisée.
