Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent rassembler, stocker et analyser des données et générer un résultat valable. Ces outils vous permettent d’évaluer la situation à l’aide de données compliquées et groupées. On peut également dire que l’apprentissage automatique offre différents outils pour comprendre des données complexes par la segmentation et la simplification. En outre, il vous permet d’automatiser vos tâches professionnelles et de prendre de meilleures décisions grâce à des données organisées.
Certes, dans l’apprentissage automatique, les données servent de carburant. Vous introduisez de nouvelles données dans le modèle d’apprentissage automatique, et celui-ci génère le résultat souhaité en analysant toutes les données requises. L’algorithme utilisera des données pertinentes pour les résultats. Par conséquent, il est essentiel d’affiner les données de manière cohérente. L’affinage permet de supprimer les données non pertinentes et obsolètes des ensembles de données. Vous n’avez plus besoin de ces données pour avoir un impact sur les résultats.
Les données non pertinentes dans un algorithme influenceront le résultat et affecteront la précision et le taux de réussite du modèle. Par conséquent, la suppression des données non pertinentes est essentielle pour apporter de l’efficacité au résultat. Par conséquent, cela clarifie l’importance du nettoyage des données dans l’apprentissage automatique. Comme les spécialistes des données ne discutent pas souvent de ce sujet, les débutants ne savent pas pourquoi et comment supprimer les données indésirables. Cela rend difficile pour les débutants d’apporter efficacité et précision à leurs résultats. C’est pourquoi nous vous proposons ce guide complet pour vous aider.
Nettoyage des données
Le nettoyage des données consiste à se débarrasser des données non pertinentes dans le modèle. Ce processus élimine l’imprécision des résultats en supprimant les données indésirables. Il garantit également que les données sont cohérentes, correctes et utilisables. Vous pouvez commencer le processus de nettoyage des données en identifiant les erreurs et en résolvant les problèmes en supprimant les données. Vous devez nettoyer les données indésirables à l’aide d’outils tels que Python. Cet outil vous aidera à écrire le code et à éliminer les données. Outre l’utilisation d’un langage de programmation pour interpréter le code de nettoyage des données, vous devez également supprimer manuellement les données. N’oubliez pas que l’objectif principal du nettoyage des données est de supprimer l’erreur qui affecte le résultat. Par conséquent, lorsque vous commencez à nettoyer les données, vous pouvez trouver le processus exigeant, mais le résultat est remarquable.
Étapes du nettoyage des données
La première étape du nettoyage des données consiste à identifier vos objectifs. Vous ne pouvez pas accomplir vos tâches si vous n’avez aucune idée de vos attentes. Une fois que vous connaissez vos objectifs, vous pouvez mettre en place un plan pour les atteindre. Dans ce cas, votre objectif principal est d’apporter de la précision et de supprimer les erreurs. Pendant la planification, vous choisirez la stratégie à suivre. Commencer par se concentrer sur les principaux paramètres serait la meilleure décision. Cependant, vous devez vous poser quelques questions afin de trouver les bons indicateurs.
- Quelle serait la métrique la plus élevée pour atteindre le résultat souhaité ?
- Quelles sont vos attentes en matière de nettoyage des données ?
Une fois que vous avez compris la raison pour laquelle vous devez nettoyer les données, vous pouvez suivre les étapes suivantes :
Identifier les erreurs
Avant de corriger l’erreur et d’apporter de la précision à la sortie du modèle, vous devez d’abord l’identifier. L’identification des erreurs vous aidera à trouver la solution optimale en un minimum de temps. Cependant, l’évaluation de données complètes peut être intimidante et peut affecter les fonctions des modèles. Conservez donc un registre de tous les ensembles de données où vous rencontrez le plus d’erreurs. La tenue de ces registres vous permet de simplifier le processus d’identification et de résolution des données corrompues ou incorrectes.
Normaliser le processus
Tout en nettoyant les données, vous devez également reconnaître si l’erreur est due à une valeur incorrecte. Chaque valeur de données doit être dans un format standardisé. Par exemple, vous devez vérifier les minuscules et les majuscules des chaînes de caractères ou mesurer l’unité des valeurs numériques. Il arrive que le modèle considère les données comme inexactes en raison de telles coquilles et erreurs.
Vérifiez l’exactitude des données
Après avoir analysé la base de données pour le nettoyage des données, confirmez l’exactitude des données à l’aide de différents outils. Vous devez investir dans des outils de données pour rationaliser et accélérer le processus de nettoyage. La plupart de ces outils utilisent un algorithme d’apprentissage automatique pour identifier les données appropriées et les nettoyer en temps réel. Par la suite, cela a un impact positif sur la précision du modèle et génère les meilleurs résultats.
Vérifiez les données en double
Les données en double peuvent ne pas causer d’erreur, mais elles font perdre beaucoup de temps au résultat. Cependant, vous pouvez résoudre ce problème en identifiant les doublons pendant l’analyse des données. Recherchez des outils d’analyse de données pour nettoyer les données des doublons. Choisissez un outil automatisé pour analyser et supprimer les données en double.
Évaluez les données
Après avoir identifié, normalisé et supprimé les données indésirables et les doublons, ajoutez les données à la base de données à l’aide d’outils tiers. Ces outils accumuleront les données du modèle de première partie, nettoieront les données et fourniront des informations complètes sur l’exactitude des données. Une fois que vous avez nettoyé les données avec ces sources tierces, utilisez-les pour des analyses commerciales précises.
Discutez avec votre équipe
En partageant ces méthodes avec votre équipe, vous apporterez cohérence et précision en moins de temps. Lorsque vous réunissez votre équipe pour promouvoir ces nouveaux protocoles, vous la renforcez. Mettez votre équipe au courant en élaborant le plan de nettoyage des données et partagez-le avec elle. Par conséquent, cela apporte de la précision aux modèles et accélère le processus de nettoyage des données.
L’importance du nettoyage des données
Comme dans beaucoup d’entreprises, les données peuvent être d’une importance capitale pour votre entreprise. Avec des données précises, vous pouvez améliorer vos opérations commerciales et prendre de meilleures décisions. Par exemple, vous êtes une entreprise de livraison, et votre activité dépend de l’adresse de vos clients. Pour que les données restent exactes, vous devez constamment mettre à jour la base de données. Comme de nombreux clients de la ville peuvent changer de quartier, vous devez mettre à jour les données régulièrement. Si vos données sont inexactes et périmées, vos employés commettront des erreurs lors de l’exécution de leurs tâches professionnelles. Par conséquent, concentrez-vous sur la mise à jour des nouvelles données et le nettoyage des anciennes. Voici quelques avantages du nettoyage des données pour votre entreprise :
- Technique rentable
- Réduit les risques d’erreurs
- Améliore l’acquisition de clients
- Augmentation des données homogènes
- Vous permet de prendre une meilleure décision
- Augmentation de la productivité des employés
Conclusion
Le nettoyage des données est une technique efficace pour améliorer la précision du modèle d’apprentissage automatique. De nombreuses entreprises ne parviennent pas à nettoyer les données indésirables de la base de données de leur modèle. Dans ce guide, nous avons vu comment vous pouviez affiner et améliorer l’efficacité de votre ensemble de données d’apprentissage automatique et réduire les erreurs.
