Les modèles d'apprentissage machine (ML) dépendent fortement de données appropriées pour fournir des informations et des prédictions précises. Les données brutes doivent être prétraitées ou préparées à l'aide d'une série d'étapes afin de les préparer à l'intelligence artificielle (IA) et au traitement de l'apprentissage automatique.
Pourquoi la préparation des données est-elle importante pour un apprentissage automatique efficace ?
Une prise de décision non éclairée nuit à l'entreprise, car du temps et de l'énergie sont consacrés à l'exécution d'un plan qui a peu de chances de réussir. L'apprentissage automatique peut aider à prendre des décisions mieux informées et fondées sur des données. Toutefois, la qualité des modèles d'apprentissage automatique dépend de celle des données. De mauvaises données fausseront les prédictions produites par le modèle de machine learning . Investir dans la préparation des données permet d'améliorer la qualité des données sur lesquelles les décideurs s'appuient, ce qui augmente la probabilité d'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.
Profilage des données
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 ensembles de données sont trop volumineux pour être lus par un seul processus, ils peuvent être partitionnés en sous-ensembles et placés sur différents dispositifs pour une ingestion plus rapide grâce à l'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
La plateforme de données Actian facilite l'automatisation du prétraitement des données grâce à ses capacités intégrées d'intégration des données. Les entreprises peuvent prétraiter de manière proactive leurs données opérationnelles afin qu'elles soient prêtes à être analysées grâce à l'automatisation du pipeline. Les organisations peuvent tirer pleinement parti de leurs données disponibles en facilitant l'unification, la transformation et l'orchestration des pipelines de données.
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 données Actian Vector facilite l'analyse des données à haut débit grâce à sa capacité de stockage en colonnes qui minimise le besoin d'index de données préexistants. Vector prend en charge des fonctions utilisateur qui peuvent héberger des algorithmes d'apprentissage automatique. Le traitement vectoriel accélère les requêtes en exploitant plusieurs caches de processeur à partir d'une seule instruction.
La plateforme de données Actian fonctionne sur site et sur plusieurs plateformes cloud, notamment AWS, Azure et Google Cloud, de sorte que vous pouvez exécuter vos analyses là où résident vos données.
