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L'importance d'assurer la qualité des données dans l'apprentissage automatique et comment la confirmer
L'importance d'assurer la qualité des données dans l'apprentissage automatique et comment la confirmer
Le machine learning est devenu un outil important dans les organisations de toutes tailles pour obtenir des informations et prendre des décisions basées sur les données. Cependant, le succès d’un projet de machine learning dépend fortement de la qualité des données. Une mauvaise qualité des données conduit à des prédictions inexactes et à de mauvaises performances du modèle. Par conséquent, il est crucial de comprendre l’importance de la qualité des données dans l’apprentissage automatique et d’employer diverses techniques pour garantir des données de haute qualité.
Les données sont une ressource indispensable et importante pour l'apprentissage automatique. Différents types de données jouent leurs rôles respectifs dans la construction de modèles. Différents types de données, tels que les données catégorielles, les données numériques, les données de séries chronologiques et les données textuelles, sont largement utilisés. La disponibilité de données de haute qualité est un facteur clé pour garantir que les modèles sont précis et fiables.
Comment garantir la qualité des données ?
Généralement, il y a quatre étapes : la collecte de données, l'injection de données, le prétraitement des données et le travail sur les fonctionnalités. Plus précisément :
Collecte de données
La préparation des données pour l'apprentissage automatique est souvent appelée pipeline ETL pour l'extraction, la transformation et le chargement.
Extraction : obtenez des données provenant de différentes sources, notamment des bases de données, des API ou des fichiers courants comme CSV ou Excel. Les données peuvent être structurées ou non structurées.
La transformation est le processus d'adaptation des données à un modèle d'apprentissage automatique. Cela comprend le nettoyage des données pour éliminer les erreurs ou les incohérences, la normalisation des données et leur conversion dans un format acceptable pour le modèle. De plus, l'ingénierie des fonctionnalités est également nécessaire pour convertir les données brutes en un ensemble de fonctionnalités en entrée du modèle.
Charger : La dernière étape consiste à télécharger ou charger les données converties vers une destination telle qu'une base de données, un magasin de données ou un système de fichiers. Les données générées peuvent être utilisées pour former ou tester des modèles d'apprentissage automatique.
Après avoir collecté les données, vous devez injecter les données.
Injection de données
Afin d'améliorer les performances du modèle d'apprentissage automatique, nous devons ajouter de nouvelles données au serveur de données existant pour mettre à jour la base de données et ajouter davantage de données différentes. Ce processus est souvent automatisé à l'aide d'outils pratiques.
Tels que :
Insertion par lots : insérez des données par lots, généralement à une heure fixe.
Injection en temps réel : injectez les données immédiatement après leur génération.
Injection de flux : Les données sont injectées sous la forme d'un flux continu. Il est fréquemment utilisé en temps réel.
La troisième étape du pipeline de données est le prétraitement des données.
Prétraitement des données
Le traitement des données prépare les données à utiliser dans les modèles d'apprentissage automatique. Il s'agit d'une étape importante de l'apprentissage automatique car elle garantit que les données sont dans un format que le modèle peut utiliser et que toutes les erreurs ou incohérences sont résolues. .
Le traitement des données implique généralement une combinaison de nettoyage, de transformation et de standardisation des données. Les étapes exactes du traitement des données dépendent du type de données et du modèle d'apprentissage automatique que vous utilisez.
Flux général de traitement des données :
Étapes générales :
1. Nettoyage des données : Supprimez les erreurs, les incohérences et les valeurs aberrantes de la base de données.
2. Conversion des données : les données sont converties sous une forme qui peut être utilisée par les modèles d'apprentissage automatique, comme la conversion de variables catégorielles en variables numériques.
3. Normalisation des données : mise à l'échelle des données dans une plage spécifique comprise entre 0 et 1, ce qui contribue à améliorer les performances de certains modèles d'apprentissage automatique.
4. Ajouter des données : ajoutez des modifications ou des actions aux points de données existants pour créer de nouveaux points de données.
5. Sélection ou extraction de fonctionnalités : identifiez et sélectionnez les fonctionnalités de base à partir des données à utiliser comme entrée dans le modèle d'apprentissage automatique.
6. Détection des valeurs aberrantes : identifiez et supprimez les points de données qui s'écartent considérablement de grandes quantités de données. Les valeurs aberrantes peuvent modifier les résultats de l’analyse et nuire aux performances des modèles d’apprentissage automatique.
7. Détecter les doublons : identifiez et supprimez les points de données en double. Les données en double peuvent conduire à des résultats inexacts ou peu fiables et augmenter la taille de l'ensemble de données, ce qui rend leur traitement et leur analyse difficiles.
8. Identifiez les tendances : recherchez des modèles et des tendances dans vos données que vous pouvez utiliser pour éclairer les prédictions futures ou mieux comprendre la nature de vos données.
Le traitement des données est essentiel dans l'apprentissage automatique car il garantit que les données se présentent sous une forme que le modèle peut utiliser et élimine toute erreur ou incohérence. Cela améliore les performances du modèle et la précision des prévisions.
La dernière étape du pipeline de données est l'ingénierie des fonctionnalités.
Ingénierie des fonctionnalités
L'ingénierie des fonctionnalités convertit les données brutes en fonctionnalités qui peuvent être utilisées comme entrée dans des modèles d'apprentissage automatique. Cela implique d'identifier et d'extraire les données les plus critiques de la matière première et de les convertir dans un format que le modèle peut utiliser. L’ingénierie des fonctionnalités est essentielle dans l’apprentissage automatique car elle peut avoir un impact significatif sur les performances du modèle.
L'ingénierie des fonctionnalités implique :
Extraction de fonctionnalités : extraire des informations pertinentes à partir de données brutes. Par exemple, identifiez les fonctionnalités les plus importantes ou combinez des fonctionnalités existantes pour en créer de nouvelles.
Modification d'attribut : modifiez le type d'attribut, par exemple en changeant une variable catégorielle en variable numérique ou en mettant à l'échelle les données pour les adapter à une plage spécifique.
Sélection des fonctionnalités : déterminez les caractéristiques de base des données à utiliser comme entrée dans le modèle d'apprentissage automatique.
Réduction de la dimensionnalité : réduisez le nombre de fonctionnalités dans la base de données en supprimant les fonctionnalités redondantes ou non pertinentes.
Ajouter des données : ajoutez des modifications ou des actions aux points de données existants pour en créer de nouveaux.
L'ingénierie des fonctionnalités nécessite une bonne compréhension des données, du problème à résoudre et de l'algorithme d'apprentissage automatique à utiliser. Ce processus est itératif et expérimental et peut nécessiter plusieurs itérations pour trouver l'ensemble optimal de fonctionnalités améliorant les performances du modèle.
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15 outils d'annotation d'images gratuits open source recommandés
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Cet article vous amènera à comprendre SHAP : explication du modèle pour l'apprentissage automatique
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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 !
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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
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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.
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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.
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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
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