Prétraiter vos données, c'est comme poser les fondations d'une maison. Tout comme une base solide garantit la durabilité et la sécurité d’une maison, un prétraitement efficace garantit le succès des projets d’intelligence artificielle (IA). Cette étape cruciale consiste à nettoyer et organiser vos données et à les préparer pour vos modèles d'apprentissage automatique.

Sans cela, vous rencontrerez probablement des problèmes qui feront dérailler l'ensemble de votre projet. En consacrant du temps au prétraitement, vous vous préparez au succès et vous assurez que vos modèles sont précis, efficaces et perspicaces.

Qu’est-ce que le prétraitement des données ?

« Le prétraitement des données prépare vos données avant de les intégrer dans vos modèles d'apprentissage automatique. » 

Pensez-y comme à la préparation des ingrédients avant la cuisson. Cette étape implique le nettoyage de vos données, la gestion des valeurs manquantes, la normalisation ou la mise à l'échelle de vos données et l'encodage des variables catégorielles dans un format que votre algorithme peut comprendre.

Le processus est fondamental pour le pipeline d’apprentissage automatique. Il améliore la qualité de vos données pour améliorer la capacité de votre modèle à en tirer des leçons. En prétraitant vos données, vous augmentez considérablement la précision de vos modèles. Des données propres et bien préparées sont plus faciles à gérer pour que les algorithmes puissent les lire et en tirer des enseignements, ce qui conduit à des prédictions plus précises et à de meilleures performances.

Un bon prétraitement des données a un impact direct sur le succès de vos projets d'IA. C’est la différence entre les modèles peu performants et ceux qui réussissent. Avec des données bien traitées, vos modèles peuvent s'entraîner plus rapidement, être plus performants et obtenir des résultats percutants. Une enquête trouvée en 2021, 56% des entreprises des marchés émergents avaient adopté l’IA dans au moins une de leurs fonctions.

Considérations sur la sécurité des données lors du prétraitement

"Il est nécessaire de protéger la confidentialité des données pendant le prétraitement, en particulier lors du traitement d'informations sensibles." 

La cybersécurité devient un priorité fondamentale pour les services informatiques gérés et garantit que chaque élément de données est à l’abri de violations potentielles.  Anonymisez ou pseudonymisez toujours les données personnelles, mettez en œuvre des contrôles d'accès et chiffrez les données pour respecter les réglementations de sécurité des données et les directives éthiques des projets d'IA.

De plus, restez à jour avec les derniers protocoles de sécurité et exigences légales pour protéger les données et renforcer la confiance avec les utilisateurs en montrant que vous valorisez et respectez leur vie privée. Environ 40 % des entreprises exploitent la technologie de l'IA pour regrouper et analyser leurs données commerciales, améliorant ainsi la prise de décision et les informations.

Étape 1 : Nettoyage des données

Le nettoyage des données supprime les inexactitudes et les incohérences qui faussent les résultats de vos modèles d'IA. En ce qui concerne les valeurs manquantes, vous disposez d'options telles que l'imputation, le remplissage des données manquantes sur la base d'observations ou la suppression. Vous pouvez également supprimer des lignes ou des colonnes contenant des valeurs manquantes pour préserver l'intégrité de votre ensemble de données.

Il est également essentiel de traiter les valeurs aberrantes – c’est-à-dire les points de données qui diffèrent considérablement des autres observations. Vous pouvez les ajuster pour qu'ils se situent dans une plage plus attendue ou les supprimer s'il s'agit probablement d'erreurs. Ces stratégies garantissent que vos données reflètent avec précision les scénarios du monde réel que vous essayez de modéliser.

Étape 2 : Intégration et transformation des données

Intégrer des données provenant de différentes sources, c’est comme assembler un puzzle. Chaque pièce doit s'adapter parfaitement pour compléter le tableau. La cohérence est essentielle dans ce processus car elle garantit que les données, quelle que soit leur origine, peuvent être analysés ensemble sans divergences fausser les résultats. La transformation des données est essentielle pour parvenir à cette harmonie, en particulier lors des processus d'intégration, de gestion et de migration.

Des techniques telles que la normalisation et la mise à l’échelle sont vitales. La normalisation ajuste les valeurs d'un ensemble de données sur une échelle standard sans fausser les différences dans les plages de valeurs, tandis que la mise à l'échelle ajuste les données pour répondre à une échelle spécifique, comme zéro à un, rendant toutes les variables d'entrée comparables. Ces méthodes garantissent que chaque élément de données contribue de manière significative aux informations que vous recherchez. En 2021, plus de la moitié des organisations ont placé l'IA et les initiatives d'apprentissage automatique en tête de leur liste de priorités d'avancement.

Étape 3 : Réduction des données

Réduire la dimensionnalité des données consiste à simplifier votre ensemble de données sans perdre leur essence. Par exemple, l'analyse en composantes principales est une méthode populaire utilisée pour transformer vos données en un ensemble de composantes orthogonales, en les classant selon leur variance. Se concentrer sur les composants présentant la variance la plus élevée peut réduire le nombre de variables et rendre votre ensemble de données plus facile et plus rapide à traiter.

Cependant, tout l’art consiste à trouver l’équilibre parfait entre simplification et conservation de l’information. La suppression d'un trop grand nombre de dimensions peut entraîner la perte d'informations précieuses, ce qui peut affecter la précision du modèle. L'objectif est de garder l'ensemble de données aussi simple que possible tout en préservant son pouvoir prédictif, garantissant ainsi que vos modèles restent efficaces et efficients.

Étape 4 : encodage des données

Imaginez que vous essayez d’apprendre à un ordinateur à comprendre différents types de fruits. Tout comme il est plus facile de mémoriser des nombres que des noms complexes, les ordinateurs trouvent plus facile de travailler avec les nombres. Ainsi, l’encodage transforme les données catégorielles en un format numérique que les algorithmes peuvent comprendre.

Des techniques telles que l’encodage à chaud et l’encodage d’étiquettes sont vos outils de prédilection pour cela. Chaque catégorie possède sa propre colonne avec un codage à chaud, et chaque catégorie possède un numéro unique avec un codage d'étiquette.

Le choix de la méthode d'encodage appropriée est crucial car elle doit correspondre à votre algorithme d'apprentissage automatique et au type de données que vous traitez. Choisir le bon outil pour vos données garantit le bon déroulement de votre projet.

Libérez la puissance de vos données grâce au prétraitement

Lancez-vous dans vos projets avec la certitude qu'un prétraitement solide est votre arme secrète pour réussir. Prendre le temps de nettoyer, d’encoder et de normaliser vos données prépare le terrain pour que vos modèles d’IA brillent. L'application de ces meilleures pratiques ouvre la voie à des découvertes et des réalisations révolutionnaires dans votre parcours vers l'IA.

Lire aussi Shopping intelligent avec l'IA : votre expérience personnelle

• Contenu propulsé par le référencement et distribution de relations publiques. Soyez amplifié aujourd'hui.
• PlatoData.Network Ai générative verticale. Autonomisez-vous. Accéder ici.
• PlatoAiStream. Intelligence Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
• PlatonESG. Carbone, Technologie propre, Énergie, Environnement, Solaire, La gestion des déchets. Accéder ici.
• PlatoHealth. Veille biotechnologique et essais cliniques. Accéder ici.
• La source: https://www.aiiottalk.com/steps-in-preprocessing-data-for-machine-learning/