Préparation des données sur la plateforme Dataleon

L'apprentissage automatique se concentre sur le développement de programmes informatiques capables d'accéder à des données et de les utiliser pour apprendre par eux-mêmes. L'un des aspects les plus cruciaux dont dépend le ML est celui des données.

Chez , nous savons que la préparation des données est une étape très importante du processus d'apprentissage automatique. Fondamentalement, elle comprend un ensemble de procédures visant à préparer les données pour l'entraînement, les tests et la mise en œuvre d'un algorithme. Ce processus en plusieurs étapes implique la collecte de données, le nettoyage, la validation, la transformation et l'étiquetage.

Le processus de préparation des données commence par la recherche des bonnes données. Il s'agit de collecter les données que l'on croit utiles pour faire une prédiction et de définir clairement la forme que prendra la prédiction. Il peut également consister à s'entretenir avec des chefs de projet et d'autres personnes ayant une expertise approfondie du domaine. Une compréhension approfondie des besoins de nos clients permet de déterminer les données que nous utiliserons plus tard pour le ML.

Lors de la collecte des données, les principaux problèmes auxquels nous sommes confrontés sont le manque de données, les données de mauvaise qualité et les données déséquilibrées. Pour résoudre ces problèmes, les experts de Dataleon utilisent Scenes Editor. Il s'agit d'une interface qui est utilisée pour la génération de données. Les données de sortie peuvent être utilisées ultérieurement pour l'étiquetage.

Le nettoyage des données est l'étape suivante de la préparation des données. Lors de cette étape, nous supprimons toutes les données qui n'appartiennent pas à l'ensemble de données. Ce processus consiste à corriger ou à supprimer les données incorrectes, corrompues, mal formatées, dupliquées ou incomplètes d'un ensemble de données.

• La validation des données a lieu après le nettoyage des données. À cette étape, nous vérifions les données pour :
• La validité. La mesure dans laquelle les données sont conformes aux règles ou aux contraintes définies par l'entreprise.
• L'exactitude. Assurez-vous que vos données sont proches des valeurs réelles.
• L'exhaustivité. La mesure dans laquelle toutes les données requises sont connues.
• Cohérence. Assurez-vous que vos données sont cohérentes au sein d'un même ensemble de données et/ou entre plusieurs ensembles de données.
• Uniformité. Le degré auquel les données sont spécifiées en utilisant la même unité de mesure.

À l'étape de la transformation des données, nous convertissons les données d'un format ou d'une structure à un autre. Le processus de transformation peut également être appelé "data wrangling" ou "data mungling", c'est-à-dire la transformation et le mappage des données d'un format "brut" à un autre format pour le stockage et l'analyse.

La dernière étape du processus de préparation des données est l' étiquetage des données. Dans le domaine de l'apprentissage automatique, il s'agit du processus d'identification des données brutes (images, fichiers texte, vidéos, etc.) et de l'ajout d'une ou plusieurs étiquettes significatives et informatives afin de fournir un contexte pour qu'un modèle d'apprentissage automatique puisse en tirer des enseignements. Les experts de Dataleon utilisent Labeling Editor pour l'étiquetage des données.

L'API de Dataleon peut vous guider tout au long du processus de préparation des données. Si vous êtes intéressé par nos services, faites-le nous savoir.