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Préparation des données
Définition :
La préparation des données en intelligence artificielle et en informatique consiste à collecter, nettoyer, transformer et structurer les données afin de les rendre exploitables pour les algorithmes d'apprentissage automatique et d'analyse de données.
Préparation des données en Intelligence artificielle
La préparation des données est une étape cruciale dans tout projet d'Intelligence Artificielle. En effet, la qualité des données utilisées aura un impact direct sur la performance et la fiabilité du modèle d'IA développé.
Pourquoi la préparation des données est-elle essentielle ?
Avant de pouvoir entraîner un algorithme d'IA, il est nécessaire de nettoyer, transformer et structurer les données brutes. Cela comprend la suppression des valeurs manquantes, la normalisation des données, la gestion des valeurs aberrantes, etc. Une préparation minutieuse des données permet d'éviter les biais et les erreurs pouvant impacter les résultats de manière négative.
Les étapes de la préparation des données
La préparation des données comprend plusieurs étapes telles que :
Nettoyage des données : Suppression des doublons, des valeurs manquantes, des valeurs aberrantes.
Transformation des données : Encodage des variables catégorielles, normalisation des données numériques, création de nouvelles features, etc.
Division des données : Séparation des données en ensembles d'entraînement, de validation et de test.
Validation des données : Vérification de la qualité des données préparées avant de les utiliser pour l'entraînement du modèle.
En résumé, la préparation des données en Intelligence Artificielle nécessite rigueur et expertise pour garantir la pertinence et la performance des modèles développés. Une bonne préparation des données est la clé du succès pour tout projet d'IA.
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