Comment préparer un Dataset ?

L’Intelligence Artificielle et le Machine Learning sont devenus, en quelques années, des technologies clés que les professionnels et les organisations doivent maîtriser pour rester dans le coup et devancer la concurrence. 

Les organisations commencent à investir massivement dans le Machine Learning, et nous constatons déjà des résultats très positifs et prometteurs.

1. Qu’est-ce qu’un ensemble de données dans le Machine Learning ?

En termes simples, un Dataset est un ensemble de données. Il est généralement organisé sous la forme d’un tableau avec des données et des noms de colonnes. Ce n’est pas très différent de ce que vous avez l’habitude de faire lorsque vous utilisez Excel, par exemple. Les noms de colonnes peuvent également être appelés « caractéristiques » ou « variables ».

La modélisation prédictive est le processus qui utilise un ensemble de données historiques pour construire une solution mathématique capable de prédire les résultats à partir d’un nouvel ensemble de données.

Afin de construire un modèle prédictif, vous aurez besoin d’un ensemble de données avec des données historiques. Cet ensemble de données contiendra également une variable cible – ou « objectif » – que vous voudrez prédire une fois que vous aurez construit votre modèle prédictif.

Par exemple, si vous travaillez dans le département de la chaîne d’approvisionnement et que vous souhaitez prévoir quand l’un de vos produits sera en rupture de stock, vous allez d’abord construire un modèle prédictif basé sur votre ensemble de données historiques, qui indique quand le produit A ou le produit C était en rupture de stock.

Une fois votre modèle construit, vous pourrez utiliser un nouvel ensemble de données avec la même structure mais sans la variable d’objectif (par exemple, la colonne « rupture de stock »). Dans ce cas, le modèle d’apprentissage automatique prédira le risque de rupture de stock de tout produit. Efficace, non ?

2. Un ensemble de données peut-il être préparé par un non-spécialiste des données ?

Le Machine Learning dépend des données ! La qualité de votre ensemble de données affectera la qualité de votre modèle prédictif. C’est pourquoi il est essentiel de préparer correctement votre Dataset. Cela ne signifie pas que vous devez disposer de téraoctets d’informations. Si les enregistrements de données n’ont pas de sens pour vous, une machine sera presque inutile ou peut-être même nuisible.

Il est beaucoup plus facile de comprendre les données pour un Expert Métier dans son domaine que pour un Data Scientist, qui n’a pas d’expertise dans le domaine et qui peut passer une grande majorité de son temps à explorer et à visualiser un ensemble de données, en essayant de le comprendre.

Un Data Analyst peut vous aider à préparer votre ensemble de données, avant l’analyse du Machine Learning.

3. Préparation des données : classique.

Lorsqu’ils préparent un ensemble de données, les Data Scientist sont confrontés à un certain nombre de problèmes tels que le format des données, la présence de valeurs extrêmes ou manquantes et, peut-être, d’autres types d’incohérences formelles.

En outre, ils peuvent traiter des difficultés contextuelles, en comprenant la signification de certaines données. Cela peut remettre en question la pertinence d’une ou plusieurs variables, et des techniques de sélection de variables appropriées peuvent alors être nécessaires.

Pour compliquer encore les choses, il pourrait être nécessaire de recourir à l’ingénierie des caractéristiques (construction de nouvelles variables à partir de celles qui existent déjà). En effet, l’ingénierie des caractéristiques peut nécessiter plusieurs tâches fastidieuses différentes. Comme vous pouvez le constater, le niveau de complication et de sophistication peut augmenter.

Un schéma des différentes étapes de la préparation des données est présenté dans l’image 1.

schema de préparation d'un dataset

Chaque tâche peut donner lieu à des sous-tâches plus détaillées.

Un ensemble mixte de compétences est donc requis : certaines de nature technique, d’autres d’expertise dans le domaine dans lequel vous évoluez.

4. Préparation des données avec MyDataModels et sa plateforme TADA.

En revanche, en utilisant la technologie MyDataModels, vous n’avez pas à faire face à la plupart des difficultés mentionnées précédemment. En fait, le logiciel d’apprentissage automatique – Machine Learning –  MyDataModels ne nécessite pas d’ingénierie des fonctionnalités, de gestion des valeurs extrêmes ni de normalisation des données.

Une fois que l’utilisateur a correctement recueilli les données, il doit parcourir l’ensemble des données pour vérifier les éventuelles incohérences. Une fois cette étape terminée, un fichier Excel ou un .CSV peut être téléchargé sans effort dans la plateforme TADA de MyDataModels  pour construire un modèle prédictif en quelques clics.

Vous pouvez commencer à utiliser TADA, la solution d’analyse augmentée de MyDataModels maintenant !

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