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Résolvez les problèmes de données non structurées grâce au machine learning
Résolvez les problèmes de données non structurées grâce au machine learning
Traducteur | Bugatti
Critique | Sun Shujuan
La révolution des données bat son plein. La quantité de données numériques créées au cours des cinq prochaines années sera le double de la quantité de données générées à ce jour, et les données non structurées définiront cette nouvelle ère d'expériences numériques.
Les données non structurées font référence à des informations qui ne suivent pas les modèles traditionnels ou ne conviennent pas aux formats de bases de données structurées, représentant plus de 80 % de toutes les nouvelles données d'entreprise. Pour se préparer à ce changement, de nombreuses entreprises recherchent des moyens innovants pour gérer, analyser et tirer le meilleur parti de toutes les données disponibles dans une variété d'outils, notamment l'analyse commerciale et l'intelligence artificielle. Mais les décideurs politiques sont également confrontés à un vieux problème : comment maintenir et améliorer la qualité d’ensembles de données volumineux et peu maniables ?
L'apprentissage automatique est la solution. Les progrès de la technologie d’apprentissage automatique permettent désormais aux organisations de traiter efficacement les données non structurées et d’améliorer leurs efforts d’assurance qualité. Alors que la révolution des données approche à grands pas, quelles sont les difficultés de votre entreprise ? Vous êtes confronté à une multitude d’ensembles de données précieux mais ingérables, ou vous utilisez les données pour faire progresser votre entreprise ?
Les données non structurées nécessitent plus qu'un simple copier-coller
La valeur de données précises, opportunes et cohérentes pour les entreprises modernes est incontestable et est aussi importante que le cloud computing et les applications numériques. Pourtant, une mauvaise qualité des données coûte aux entreprises en moyenne 13 millions de dollars par an.
Pour résoudre les problèmes de données, vous utilisez des méthodes statistiques pour mesurer la forme des données, ce qui permet aux équipes chargées des données de suivre les changements, d'éliminer les valeurs aberrantes et d'éliminer la dérive des données. Les contrôles basés sur des méthodes statistiques restent utiles pour juger de la qualité des données et déterminer comment et quand les ensembles de données doivent être utilisés avant que des décisions critiques ne soient prises. Bien que cette méthode statistique soit efficace, elle est généralement réservée à des ensembles de données structurés, adaptés aux mesures objectives et quantitatives.
Mais qu’en est-il des données qui ne tiennent pas tout à fait dans Microsoft Excel ou Google Sheets ? Comprend :
- IoT : données de capteurs, données boursières et données de journal
- Multimédia : photos, audio et vidéo
- Rich Media : données géospatiales, images satellite, données météorologiques et données de surveillance
- Documents : documents de traitement de texte, feuilles de calcul, présentations, e-mails et données de communication
Lorsque ces types de données non structurées entrent en jeu, il est facile que des informations incomplètes ou inexactes entrent dans le modèle. Si les erreurs passent inaperçues, les problèmes de données peuvent s'accumuler, causant des ravages dans tout, des rapports trimestriels aux prévisions et aux prévisions. Une simple approche copier-coller de données structurées vers des données non structurées ne suffit pas et peut même nuire à votre entreprise.
Le dicton courant « garbage in, garbage out » s'applique très bien aux ensembles de données non structurées. Il est peut-être temps d'abandonner votre approche actuelle des données.
Choses à noter lors de l'utilisation de l'apprentissage automatique pour garantir la qualité des données
Lorsque vous envisagez des solutions pour les données non structurées, l'apprentissage automatique doit être le premier choix. En effet, l’apprentissage automatique peut analyser des ensembles de données volumineux et trouver rapidement des modèles dans des données désordonnées. Avec la bonne formation, les modèles d’apprentissage automatique peuvent apprendre à interpréter, organiser et classer toute forme de type de données non structurées.
Par exemple, les modèles d'apprentissage automatique peuvent apprendre à recommander des règles pour l'analyse, le nettoyage et la mise à l'échelle des données, rendant ainsi le travail dans des secteurs tels que la santé et l'assurance plus efficace et plus précis. De même, les programmes d'apprentissage automatique peuvent identifier et classer les données textuelles par sujet ou sentiment dans des sources de données non structurées, telles que celles des réseaux sociaux ou des enregistrements de courrier électronique.
Lorsque vous améliorez vos efforts en matière de qualité des données grâce à l'apprentissage automatique, gardez quelques considérations clés à l'esprit :
- Automatiser : les opérations manuelles sur les données telles que le découplage et la correction des données sont fastidieuses et prennent beaucoup de temps. Il s'agit également d'opérations de plus en plus obsolètes compte tenu des capacités d'automatisation actuelles, qui prennent en charge les opérations quotidiennes fastidieuses et permettent aux équipes chargées des données de se concentrer sur un travail plus important et plus efficace. Pour intégrer l'automatisation dans votre pipeline de données, assurez-vous simplement d'avoir mis en place des procédures opérationnelles et des modèles de gouvernance standardisés pour encourager des processus rationalisés et prévisibles autour de toutes les activités d'automatisation.
- Ne négligez pas la surveillance humaine : la complexité des données nécessitera toujours un niveau d'expertise et de contexte que seuls les humains peuvent fournir, qu'il s'agisse de données structurées ou non structurées. Même si l’apprentissage automatique et d’autres solutions numériques aideront les équipes chargées des données, ne comptez pas uniquement sur la technologie. Au lieu de cela, donnez aux équipes les moyens de tirer parti de la technologie tout en assurant une surveillance régulière des processus de données individuels. Ce compromis peut corriger des erreurs de données qui ne peuvent être traitées par aucune mesure technique existante. Plus tard, le modèle peut être recyclé en fonction de ces différences.
- Détecter la cause première : lorsqu'une anomalie ou une autre erreur de données se produit, il ne s'agit souvent pas d'un seul événement. Si vous ignorez les problèmes plus profonds lors de la collecte et de l’analyse des données, votre organisation risque de rencontrer des problèmes de qualité omniprésents dans l’ensemble de votre pipeline de données. Même les meilleures initiatives d'apprentissage automatique ne peuvent pas remédier aux erreurs générées en amont, et là encore, une intervention humaine sélective peut solidifier le flux global de données et éviter des erreurs importantes.
- Ne faites pas d'hypothèses sur la qualité : pour analyser la qualité des données sur le long terme, trouvez des moyens de mesurer qualitativement les données non structurées plutôt que de faire des hypothèses sur la forme des données. Vous pouvez créer et tester des scénarios de simulation pour développer vos propres méthodes de mesure, résultats attendus et paramètres. Exécuter des expériences avec vos données fournit un moyen déterministe de calculer la qualité et les performances des données, et vous pouvez mesurer automatiquement la qualité des données elle-même. Cette étape garantit que le contrôle qualité est toujours en place et constitue une caractéristique essentielle du pipeline d’ingestion de données, plutôt qu’une réflexion après coup.
Les données non structurées sont un trésor de nouvelles opportunités et informations. Cependant, seules 18 % des organisations exploitent actuellement leurs données non structurées, et la qualité des données est l’un des principaux facteurs freinant davantage d’entreprises.
Alors que les données non structurées deviennent de plus en plus populaires et plus pertinentes pour les décisions et opérations commerciales quotidiennes, le contrôle qualité basé sur l'apprentissage automatique fournit l'assurance indispensable : vos données sont pertinentes, précises et utiles. Si vous n'êtes pas limité à la qualité des données, vous pouvez vous engager à utiliser les données pour faire avancer votre entreprise.
Pensez aux opportunités qui se présentent lorsque vous prenez le contrôle de vos données, ou mieux encore, laissez l'apprentissage automatique gérer le travail à votre place.
Titre original : Résoudre le problème des données non structurées grâce à l'apprentissage automatique, auteur : Edgar Honing
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Cet article vous amènera à comprendre SHAP : explication du modèle pour l'apprentissage automatique
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
Dans les domaines de l’apprentissage automatique et de la science des données, l’interprétabilité des modèles a toujours été au centre des préoccupations des chercheurs et des praticiens. Avec l'application généralisée de modèles complexes tels que l'apprentissage profond et les méthodes d'ensemble, la compréhension du processus décisionnel du modèle est devenue particulièrement importante. Explainable AI|XAI contribue à renforcer la confiance dans les modèles d'apprentissage automatique en augmentant la transparence du modèle. L'amélioration de la transparence des modèles peut être obtenue grâce à des méthodes telles que l'utilisation généralisée de plusieurs modèles complexes, ainsi que les processus décisionnels utilisés pour expliquer les modèles. Ces méthodes incluent l'analyse de l'importance des caractéristiques, l'estimation de l'intervalle de prédiction du modèle, les algorithmes d'interprétabilité locale, etc. L'analyse de l'importance des fonctionnalités peut expliquer le processus de prise de décision du modèle en évaluant le degré d'influence du modèle sur les fonctionnalités d'entrée. Estimation de l’intervalle de prédiction du modèle
Transparent! Une analyse approfondie des principes des principaux modèles de machine learning !
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
En termes simples, un modèle d’apprentissage automatique est une fonction mathématique qui mappe les données d’entrée à une sortie prédite. Plus précisément, un modèle d'apprentissage automatique est une fonction mathématique qui ajuste les paramètres du modèle en apprenant à partir des données d'entraînement afin de minimiser l'erreur entre la sortie prédite et la véritable étiquette. Il existe de nombreux modèles dans l'apprentissage automatique, tels que les modèles de régression logistique, les modèles d'arbre de décision, les modèles de machines à vecteurs de support, etc. Chaque modèle a ses types de données et ses types de problèmes applicables. Dans le même temps, il existe de nombreux points communs entre les différents modèles, ou il existe une voie cachée pour l’évolution du modèle. En prenant comme exemple le perceptron connexionniste, en augmentant le nombre de couches cachées du perceptron, nous pouvons le transformer en un réseau neuronal profond. Si une fonction noyau est ajoutée au perceptron, elle peut être convertie en SVM. celui-ci
Identifier le surapprentissage et le sous-apprentissage grâce à des courbes d'apprentissage
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
Cet article présentera comment identifier efficacement le surajustement et le sous-apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique grâce à des courbes d'apprentissage. Sous-ajustement et surajustement 1. Surajustement Si un modèle est surentraîné sur les données de sorte qu'il en tire du bruit, alors on dit que le modèle est en surajustement. Un modèle surajusté apprend chaque exemple si parfaitement qu'il classera mal un exemple inédit/inédit. Pour un modèle surajusté, nous obtiendrons un score d'ensemble d'entraînement parfait/presque parfait et un score d'ensemble/test de validation épouvantable. Légèrement modifié : "Cause du surajustement : utilisez un modèle complexe pour résoudre un problème simple et extraire le bruit des données. Parce qu'un petit ensemble de données en tant qu'ensemble d'entraînement peut ne pas représenter la représentation correcte de toutes les données."
L'évolution de l'intelligence artificielle dans l'exploration spatiale et l'ingénierie des établissements humains
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
Dans les années 1950, l’intelligence artificielle (IA) est née. C’est à ce moment-là que les chercheurs ont découvert que les machines pouvaient effectuer des tâches similaires à celles des humains, comme penser. Plus tard, dans les années 1960, le Département américain de la Défense a financé l’intelligence artificielle et créé des laboratoires pour poursuivre son développement. Les chercheurs trouvent des applications à l’intelligence artificielle dans de nombreux domaines, comme l’exploration spatiale et la survie dans des environnements extrêmes. L'exploration spatiale est l'étude de l'univers, qui couvre l'ensemble de l'univers au-delà de la terre. L’espace est classé comme environnement extrême car ses conditions sont différentes de celles de la Terre. Pour survivre dans l’espace, de nombreux facteurs doivent être pris en compte et des précautions doivent être prises. Les scientifiques et les chercheurs pensent qu'explorer l'espace et comprendre l'état actuel de tout peut aider à comprendre le fonctionnement de l'univers et à se préparer à d'éventuelles crises environnementales.
Implémentation d'algorithmes d'apprentissage automatique en C++ : défis et solutions courants
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Les défis courants rencontrés par les algorithmes d'apprentissage automatique en C++ incluent la gestion de la mémoire, le multithread, l'optimisation des performances et la maintenabilité. Les solutions incluent l'utilisation de pointeurs intelligents, de bibliothèques de threads modernes, d'instructions SIMD et de bibliothèques tierces, ainsi que le respect des directives de style de codage et l'utilisation d'outils d'automatisation. Des cas pratiques montrent comment utiliser la bibliothèque Eigen pour implémenter des algorithmes de régression linéaire, gérer efficacement la mémoire et utiliser des opérations matricielles hautes performances.
IA explicable : Expliquer les modèles IA/ML complexes
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Traducteur | Revu par Li Rui | Chonglou Les modèles d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) deviennent aujourd'hui de plus en plus complexes, et le résultat produit par ces modèles est une boîte noire – impossible à expliquer aux parties prenantes. L'IA explicable (XAI) vise à résoudre ce problème en permettant aux parties prenantes de comprendre comment fonctionnent ces modèles, en s'assurant qu'elles comprennent comment ces modèles prennent réellement des décisions et en garantissant la transparence des systèmes d'IA, la confiance et la responsabilité pour résoudre ce problème. Cet article explore diverses techniques d'intelligence artificielle explicable (XAI) pour illustrer leurs principes sous-jacents. Plusieurs raisons pour lesquelles l’IA explicable est cruciale Confiance et transparence : pour que les systèmes d’IA soient largement acceptés et fiables, les utilisateurs doivent comprendre comment les décisions sont prises
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
